Python:实现Sigmoid函数算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2025-04-30 23:38:04 发布

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分类专栏： python算法完整教程文章标签： python 算法数据结构开发语言

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本文详细介绍了如何在Python中实现Sigmoid激活函数，包括其数学定义、代码实现及应用场景，附带完整的源码示例。

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Python:实现Sigmoid函数算法


import numpy as np


def sigmoid(vector: np.array) -> np.array:
    """
    Implements the sigmoid function

    Parameters:
        vector (np.array): A  numpy array of shape (1,n)
        consisting of real values

    Returns

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Python编写Sigmoid函数算法

James_CODER的博客

08-09

483

Sigmoid函数是深度学习中常用的激活函数之一，它能够将输入映射到0~1的范围内，因此在神经网络和逻辑回归等领域得到广泛应用。用求得的参数进行预测。Sigmoid函数是深度学习中非常重要的激活函数，掌握其实现方法有助于我们更好地理解神经网络和逻辑回归等相关算法。最后，我们可以将sigmoid函数应用于实际问题中，例如在逻辑回归中使用sigmoid函数作为激活函数。时，sigmoid函数的输出值约为0.9933，这符合sigmoid函数的特性。接下来，我们可以对sigmoid函数进行测试，以保证其正确性。

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08-13

Sigmoid函数算法是一种常用的非线性函数，最常见的是Logistic Sigmoid函数。Sigmoid函数算法是一种常用的非线性函数，最常见的是Logistic Sigmoid函数。Sigmoid函数算法是一种常用的非线性函数，最常见的是Logistic Sigmoid函数。Sigmoid函数算法是一种常用的非线性函数，最常见的是Logistic Sigmoid函数。Sigmoid函数算法是一种常用的非线性函数，最常见的是Logistic Sigmoid函数。

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python 实现Sigmoid函数算法

luthane的博客

08-29

1632

Sigmoid函数（也称作逻辑斯蒂函数或S型函数）是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的激活函数，主要用于二分类问题。它的输出范围在0和1之间，这使得它非常适合用于表示概率。σ′x11e−xσ′x1e−x1其中，x 是输入，e 是自然对数的底数（约等于2.71828），σ(x) 是Sigmoid函数的输出。Sigmoid函数的特点平滑性：Sigmoid函数是一个平滑的、可微的函数，这对于基于梯度的优化算法（如梯度下降）是非常重要的。

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Humbunklung的专栏

04-30

1849

Sigmoid 函数（也称为 Logistic 函数）是一个在数学、机器学习（尤其是在逻辑回归和早期神经网络中）广泛使用的函数。它的主要特点是将任意实数输入映射到 (0, 1) 这个开区间内。

实现sigmoid_Python · 机器学习算法实现（零）· 简介

weixin_39788740的博客

12-22

345

（这里是本章会用到的 GitHub 地址，我给它起名为了 carefree-ml，观众老爷们可以赏一个 star 和 fork 么 ( σ'ω')σ）carefree-mlgithub.com（果然标题党做着不舒服，还是换回以前的命名样式了 ╮(╯▽╰)╭观众老爷们大家好！最近实在太忙，回首一看上篇专栏文章已经是两年半前的事了（？！），所以今天想着写出一篇来撑撑场子（喂但感觉已经没有当初写专栏的...

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qq_34519492的博客

07-18

1万+

一、sigmoid函数 sigmoid函数由于其单增及反函数单增等性，sigmoid函数常被用做神经网络的激活函数，将变量映射到0，1之间。所以主要用来做二分类神经网络。由于其平滑、易于求导的特性，处理特征相差不是很大或者复杂的数据效果比较好。当然对于反向传播，sigmoid涉及求导除法，特别容易出现梯度消失，那么就无法完成深度数网络。 sigmoid函数的公式： ...

sigmoid函数及其导数的python实现与可视化

weixin_41855010的博客

12-31

7676

文章目录一、sigmoid函数的概念二、sigmoid函数的优点三、sigmoid函数的python实现代码四、sigmoid函数的图像一、sigmoid函数的概念 sigmoid函数，也就是s型曲线函数，经常被用作神经网络中输出层的激活函数，它和它的导数的数学表达式如下：函数：导数：求导过程如下所示：二、sigmoid函数的优点 sigmoid的优点在于输出范围有限，所以数据在传递的过程中不容易发散。当然也有相应的缺点，就是饱和的时候梯度太小。 sigmoid还有一个优点是输出范围为(0,

基于python实现的BP神经网络算法源码.zip

06-16

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589

为了训练模型，我们需要一个损失函数来衡量模型的性能，并且我们可以使用梯度下降来优化我们的权重和偏置参数。接下来，我们定义我们的神经网络模型。我们需要知道输入数据的大小和隐藏层的大小来确定权重和偏差参数的数量。在这个例子中，我们将假设我们有3个输入和2个隐藏层神经元。在这个例子中，我们仍然是基于输入数据的大小和隐藏层的大小来确定权重和偏差参数的数量。除了之前提到的numpy外，我们还需要一个sigmoid函数来作为我们的激活函数。为了演示如何使用它，让我们生成一些随机数据来训练我们的模型。

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08-13

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python语言画出Sigmoid,Tanh,RuLe函数图像,实现图像的可视化

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Mr.horse的博客

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1205

两种方法：第一种：调用库函数 from scipy.special import expit a = np.array([[2.3, 5],[-0.2, -2]]) b = expit(a) 第二种方法：自定义函数 def sigmoid(x): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x)) a = np.array([[2.3, 5],[-0.2, -2]...

Python实现Sigmoid函数算法

CodeHeroicX的博客

09-23

1121

通过以上的代码和示例，我们成功地实现了Sigmoid函数算法，并使用Python进行了验证。Sigmoid函数在深度学习和机器学习中具有广泛的应用，特别是在神经网络中作为非线性激活函数，用于引入非线性特性和处理分类问题。可以看到，当输入为0时，Sigmoid函数的输出为0.5，表示中间值；在以上示例中，我们定义了一个包含多个元素的NumPy数组x，然后将其作为输入传递给sigmoid函数。表示对输入x进行指数运算，然后使用1除以结果，得到Sigmoid函数的输出。表示自然指数函数，即e的-x次方。

python 绘制sigmoid函数

廷益_飞鸟的博客

08-08

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python 绘制sigmoid函数 """ np.meshgrid 使用 sigmoid函数 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp # np.meshgrid 使用 grid_x, grid_y = np.meshgrid(np.linspace(1, 5, 5), np.linspace(1, 5, 6)) print(grid_x) print(grid

浅析神经网络（二）——利用PYTHON写Sigmoid函数

博文

05-24

1万+

Sigmoid 函数为神经网络层中的激活函数，是对输入X产生逻辑分类的过程，以下为Sigmoid函数的图像以及在两个变量输入下对其的简单实现。 import numpy as np def sigmoid(x): # TODO: Implement sigmoid function return 1/(1 + np.exp(-x)) inputs = np.array([0....

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12-08

2054

我有一些数据点，想找到一个拟合函数，我想一个累积高斯乙状窦函数会拟合，但我真的不知道如何实现这一点。这就是我现在所拥有的：import numpy as npimport pylabfrom scipy.optimizeimport curve_fitdef sigmoid(x, a, b):y = 1 / (1 + np.exp(-b*(x-a)))return yxdata = np.arra...

简述Sigmoid函数（附Python代码）