带双参数的双极S型函数sigmod(x,α\alpha,β\beta)函数

在研究神经网络时,发现使用的非线性传输函数双极S型函数1−e−x1+e−x\frac{1-e^{-x}}{1+e^{-x}}, 在增加2个参数后变成1−e−αx1+e−βx\frac{1-e^{-\alpha x}}{1+e^{-\beta x}},函数接近硬极限函数hardlim:f(x)={0,x<01,x≥0f(x)=\bigg\{\begin{array} \\0, x

  • α\alpha 的值应较小,在1~10之间
  • β\beta 的值较大,是 α\alpha 的一个数量级左右
  • 这个函数的图形很象视神经在见到明暗变化较大图像时的变化曲线

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码,例如:

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Nov 13 20:46:27 2016
@author: lsy
"""import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfor i in range(1, 10):alpha = ibeta = alpha * 10x = np.arange(-4, 4, 0.001)y = (1 - np.exp(-x * alpha)) / (1 + np.exp(-x * beta))plt.subplot(3, 3, i)plt.plot(x, y, label=r'$\alpha={0}$'.format(alpha))plt.plot(x, y, label=r'$\beta={0}$'.format(beta))plt.legend(loc=0)plt.suptitle(r'$\frac{1-e^{-x*\alpha}}{1+e^{-x*\beta}}$', fontsize=20)
plt.show()

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