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淺析神經網絡(二)——利用PYTHON寫Sigmoid函數

系統 1700 0

Sigmoid 函數為神經網絡層中的激活函數,是對輸入X產生邏輯分類的過程,以下為Sigmoid函數的圖像以及在兩個變量輸入下對其的簡單實現。
淺析神經網絡(二)——利用PYTHON寫Sigmoid函數_第1張圖片

            
              
                import
              
               numpy 
              
                as
              
               np


              
                def
              
              
                sigmoid
              
              
                (
              
              x
              
                )
              
              
                :
              
              
                # TODO: Implement sigmoid function
              
              
                return
              
              
                1
              
              
                /
              
              
                (
              
              
                1
              
              
                +
              
               np
              
                .
              
              exp
              
                (
              
              
                -
              
              x
              
                )
              
              
                )
              
              

inputs 
              
                =
              
               np
              
                .
              
              array
              
                (
              
              
                [
              
              
                0.7
              
              
                ,
              
              
                -
              
              
                0.3
              
              
                ]
              
              
                )
              
              
weights 
              
                =
              
               np
              
                .
              
              array
              
                (
              
              
                [
              
              
                0.1
              
              
                ,
              
              
                0.8
              
              
                ]
              
              
                )
              
              
bias 
              
                =
              
              
                -
              
              
                0.1
              
              
                # TODO: Calculate the output
              
              
output 
              
                =
              
               sigmoid
              
                (
              
              np
              
                .
              
              dot
              
                (
              
              weights
              
                ,
              
               inputs
              
                )
              
              
                +
              
               bias
              
                )
              
              
                print
              
              
                (
              
              
                'Output:'
              
              
                )
              
              
                print
              
              
                (
              
              output
              
                )
              
            
          

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