用Numpy实现sigmoid函数
在Sigmoid激活函数的帮助下,我们能够减少训练时的损失,因为它消除了机器学习模型在训练时的梯度问题。
# Import matplotlib, numpy and math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.linspace(-10, 10, 100)
z = 1/(1 + np.exp(-x))
plt.plot(x, z)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Sigmoid(X)")
plt.show()
输出 :
例子#1 :
# Import matplotlib, numpy and math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.linspace(-100, 100, 200)
z = 1/(1 + np.exp(-x))
plt.plot(x, z)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Sigmoid(X)")
plt.show()
输出 :