使用 Numpy 实现 sigmoid 函数

简介

sigmoid 函数是一种常见的激励函数，被广泛应用于神经网络模型中，通常用来将实数值映射到[0,1]的区间内。

实现方法

运用 Python 的库函数 Numpy，可以很简单地实现 sigmoid 函数，具体实现如下：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

sigmoid 函数的输入可以是一个数值，也可以是一个 Numpy 数组。

算法原理

sigmoid 函数的公式如下：

$$ f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$

其中 $e$ 是自然对数的底数，$x$ 是输入的实数。从公式上来看，sigmoid 函数图像呈现“S”形。

sigmoid 函数在神经网络中的应用十分广泛，它可以将输入的实数值映射到一个可以被神经网络捕捉的合适区间内，能够有效的增强模型的非线性性。同时也能够将实数值转化为概率值，在二分类任务中具有重要的意义。

小结

通过以上的介绍，我们可以看出，使用 Numpy 实现 sigmoid 函数非常简单，同时该函数在神经网络中的应用非常广泛，是必不可少的一个部分。为了使得神经网络更好地运作，我们需要深入理解 sigmoid 函数并善于灵活使用。