Sigmoid函数解析

代码如下

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1.0/(1+np.exp(-x)) sigmoid_inputs = np.arange(-10,10,0.1) sigmoid_output = sigmoid(sigmoid_inputs) print("Sigmoid Function Input:{}".format(sigmoid_inputs)) print("Sigmoid Function Output:{}".format(sigmoid_output)) plt.plot(sigmoid_inputs,sigmoid_output) plt.xlabel("Sigmoid Inputs") plt.ylabel("Sigmoid Output") plt.show()

Sigmoid函数在神经网络中常被用于激活函数，它可以将一个实数映射到（0.1）之间，常被用于二分类问题。