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我正在尝试计算sigmoid函数，我有以下代码：%SIGMOID Compute sigmoid functoon
% Instructions: Compute the sigm
浏览 62提问于2016-07-31得票数 0
具体来说，我想应用以下sigmoid函数： return 1 / (1 + m.exp(-x))Matrix([[1,3],[2,4]])[1, 3],这样，在将sigmoid函数应用到矩阵上时，我将得到一个新的2x2矩阵，其中矩阵的每个元素都应用了sigmoid。如下所示：
Matrix([[ sigmoid(1), sigmoi
浏览 0提问于2018-03-27得票数 2
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function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)h = sigmoid(X*theta);我试图计算逻辑回归的成本函数。有人能告诉我为什么这不准确吗？function g = sigmoid(z)
g = 1./(1 + exp(1).^(-z));
浏览 0提问于2015-10-08得票数 2
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有人能用vb.net编写一个简单的sigmoid函数吗？我试过了，但我认为它不起作用。如果任何人能提出任何改进和/或修复建议，我将非常高兴。谢谢!Function sigmoid(inputs As Single) finish = 1 / 1 + 2.71828183
浏览 16提问于2016-08-13得票数 0
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(array([1, 0]), array([ 0.99677086]))神经网络学习异或，默认情况下使用tanh作为激活函数但是，在我将激活函数更改为"sigmoid“之后，现在，程序输出：...
浏览 0提问于2018-08-29得票数 1
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Use a.any() or a.all()
我试图拟合的σ函数包含一个从负无穷大到自变量函数的积分。在其他类似的帖子中，它们的函数包含一个布尔参数，如果自变量超过一个值，则提供另一个函数。但不是在我的案子里。我很困惑..。
浏览 4提问于2021-04-10得票数 0
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我试图理解乙状结肠函数的导数在神经网络中的作用。
首先，我用python绘制乙状结肠函数，并从定义中派生出所有点。这个导数的作用到底是什么？
import matplotlib.pyplot as plt
return 1 / (1 + np.exp(-x))def derivative(x, step):
return (sigmoid(x+step) - sigmoid(x)) / s
浏览 0提问于2018-04-23得票数 1
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嗨，我有一个python函数，我想把张量映射到。实际上，我需要在函数中运行每个元素。我不知道如何将这两个参数映射到此函数。即使当我移除第二个参数时，它也会给出一个错误：这是我的完整代码：a = tf.placeholder('floa
浏览 1提问于2017-07-17得票数 0
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我将LSTM结果与Keras/Tensorflow计算和Numpy计算进行了比较。然而，结果略有不同：Keras: [[ 0.16836338 -0.04930305 0.25080156 0.08938988 0.3537751 ]]我已经检查
浏览 0提问于2018-04-10得票数 2
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让我们假设有我定义的sigmoid函数。 return something我想做这样的"a“：有没有不使用for循环的方法？我是说，一些麻木的
浏览 0提问于2021-11-26得票数 0
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layers.Flatten())model.add(layers.Dense(5,activation='sigmoid
浏览 258提问于2019-03-16得票数 6
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我有以下函数 1.0 / (1.0 + exp(-z)) z.Map (fun x -> sigmoid(x)) z.Map(fun x -> sigmoid(x))
我希望只有<e
浏览 2提问于2016-06-10得票数 3
我已经找到了所有标准函数的方程-等级，inverseGrade，三角形，梯形，高斯。但是，我找不到sigmoid/ logistic函数的逆。我用java编写逻辑函数的方法是：public double logistic(double x){
任何提示或指示都将是一个很大的帮助。
谢谢
浏览 0提问于2012-04-11得票数 28
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然而，在我的第一个程序中，我已经发现自己在使用Sigmoid梯度函数时陷入了僵局。当我试图使函数对矩阵中的每个值起作用时，我不知道如何做。我试着把z作为函数的参数，但是它显示"z“本身是未定义的。% Main Code% G is supposed to be my sigmoid Gradient for each value(z)% This is where the code
浏览 18提问于2019-03-26得票数 0
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更具体地说，我不明白为什么在这里的函数组合中使用两个.。他用(relu <$>) . )。这个.后面有一个括号，对我来说没有意义。我知道它代表着功能组合，在这个例子中，函数zLayer接受一层神经元，它是([Float], [[Float]])类型的，前一层的输出是[Float]类型，并产生一个新的输出，也是[Float]类型的输出据我所知，他正在将relu <$>函数应用于zLayer的结果，这是有意义的。<$>) . computeLayer) inp brain
(我使用的是sigmoid<
浏览 1提问于2017-09-02得票数 1
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我正在尝试将一组数字转换为sigmoid： 'open_cost_1':{ {'a':函数进行归一化： return ((np.exp(b+m*v) / ((bias, slope,lst):
return [{k
浏览 3提问于2016-08-29得票数 0
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据我所知，您使用sigmoid函数将一个数字缩小到0-1的范围。使用在此中找到的函数 return 1 / (1 + Math.exp(-z));这适用于数字1-36。任何高于此值的数字都将返回1。sigmoid(36) -> 0.9999999999999998sigmoid(38) -> 1
sigmoid(9000) ->
浏览 4提问于2019-02-07得票数 3
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