演算法修煉

『壹』 演算法修煉08：Sigmoid函數

sigmoid函數是一種非線性函數，它在理論上和實現上具有導數由其本身表示的獨特特性。它在兩類別邏輯回歸模型的預測表達式中有著重要應用，同時，它也常被用作神經網路隱藏層、兩類別分類輸出層的激活函數，展現出其在機器學習和深度學習領域的廣泛適用性。調用sigmoid函數時，需先導入相應包，通過包名.函數()的方式進行調用。通過數學運算，如np.exp(x)，可以構建sigmoid函數。在numpy環境中，sigmoid函數可以以實數、向量或矩陣為參數，輸出相應的結果。求解sigmoid函數的梯度對於優化損失函數具有關鍵作用。編寫sigmoid_derivative()函數，計算sigmoid()函數相對於其輸入x的梯度，是實現反向傳播優化的重要步驟。通過這樣的數學和編程方法，sigmoid函數在數據處理和模型訓練中展現出強大的功能。