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激励函数的作用之sigmoid

Amio / 3575人阅读

摘要：首先看一下这个函数的图像，以值的值做为区分点，在值范围左右的轴数据为范围内的数据。实现核心思想是公式以上我所展示的是函数以及函数所产生的图像，以下我来说一下一般来说我们所希望激励函数应该是什么样子的。

首先看一下这个sigmoid函数的图像，以x值的0值做为区分点，在0值范围左右的y轴数据为0~1范围内的数据。

python实现：

</>复制代码 
  1. from math import e
  2. from matplotlib import pyplot as plt
  3. xs = []
  4. ys = []
  5. def sigmoid(x):
  6.     y = 1. / (1. + e **(-x))
  7.     return y;
  8. for x in range(-1000,1001):
  9.     x = x * 0.1
  10.     y = sigmoid(x)
  11.     xs.append(x)
  12.     ys.append(y)
  13. print(xs)
  14. print(ys)
  15. plt.plot(xs,ys)
  16. plt.show()

核心思想是公式:

以上我所展示的是sigmoid函数以及函数所产生的图像，以下我来说一下一般来说我们所希望激励函数应该是什么样子的。

通常来说，我们希望一个数据做了激励后，应该能明确的知道结果应该是true或false，但是对于这种函数，如：

</>复制代码 
  1. def f(x):
  2.     if(x < 0):
  3.     return 0;
  4.     if(x > 0):
  5.     return 1;

所产生的函数是不连续且不可求导的，那么在计算过程中就会非常的不方便，sigmoid其实相当于做了折中处理。且在具体的计算过程中，根据实际情况，也许产生的S(x)可能取值在0~0.5以及0.5~1分别分成两类。也有可能是0~0.8，0.8~1。在具体的计算过程中可能会更灵活。

以上就当一个笔记，后续理解如果有出入，再做修改。


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