【Python-ML】神经网络激励函数-Sigmoid

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Created on 2018年1月27日
@author: Jason.F
@summary: 前馈神经网络激励函数-Sigmoid，逻辑斯蒂函数
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import numpy as np
import timeif __name__ == "__main__":   start = time.clock()  X= np.array([[1,1.4,1.5]])w=np.array([0.0,0.2,0.4])def net_input(X,w):z=X.dot(w)return zdef logistic(z):return 1.0/(1.0+np.exp(-z))def logistic_activation(X,w):z=net_input(X, w)return logistic(z)print ('P(y=1|x)=%.3f'%logistic_activation(X, w)[0])#W:array,shape=[n_output_units,n_hidden_units+1],weight matrix for hidden layer --> output layer#note that first column (A[:][0]=1) are the bias units.W=np.array([[1.1,1.2,1.3,0.5],[0.1,0.2,0.4,0.1],[0.2,0.5,2.1,1.9]])#A:array,shape=[n_hiddern+1,n_samples],Activation of hidden layer.#note that first element (A[0][0]=1) is the bias unit.A=np.array([[1.0],[0.1],[0.3],[0.7]])#Z:array,shape=[n_output_units,n_samples],Net input of the output layer.Z=W.dot(A)y_class = np.argmax(Z,axis=0)print ('predicted class label:%d'%y_class[0])end = time.clock()    print('finish all in %s' % str(end - start))

结果：

P(y=1|x)=0.707
predicted class label:2
finish all in 0.00122912770087

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