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  • B-微积分-Sigmoid函数


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    Sigmoid函数

    一、Sigmoid函数详解

    # Sigmoid函数详解图例
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    ax = plt.subplot(111)
    
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    
    x = np.linspace(-10, 10, 256)
    y = 1 / (1 + np.exp(-x))
    plt.plot(x, y, c='r', label='Sigmoid')
    
    # 描绘y=0.5和y=1.0两条直线
    plt.yticks([0.0,0.5,1.0])
    ax = plt.gca()
    ax.yaxis.grid(True)
    
    plt.xlabel('z')
    plt.ylabel('g(z)')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    png

    上图为Sigmoid函数图像,可以看出当(z)趋于正无穷时,(g(z))趋于1;当(z)趋于负无穷时,(g(z))趋于0。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686766.html
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