sigmoid函数求导、求极值(史上最详细)

在机器学习、深度学习中,激活函数有时会使用到Sigmoid函数。

本文将详细介绍:

  • 使用python包matplotlib绘制Sigmoid函数图形
  • Sigmoid函数详细求导过程
  • Sigmoid函数求极值的两种方法

Sigmoid函数:
在这里插入图片描述

一,使用python包matplotlib绘制Sigmoid函数图形

1,python绘制Sigmoid图形代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.arange(-5., 5., 0.2)
y = sigmoid(x)

plt.grid(True)
plt.plot(x, y)
2,python绘制Sigmoid图形效果如下:

sigmoid函数求导、求极值(史上最详细)_第1张图片

二,Sigmoid函数详细求导过程、求极值

sigmoid函数求导、求极值(史上最详细)_第2张图片

你可能感兴趣的:(nlp,深度学习,keras,深度学习,keras,nlp)