算法修炼

‘壹’ 算法修炼08：Sigmoid函数

sigmoid函数是一种非线性函数，它在理论上和实现上具有导数由其本身表示的独特特性。它在两类别逻辑回归模型的预测表达式中有着重要应用，同时，它也常被用作神经网络隐藏层、两类别分类输出层的激活函数，展现出其在机器学习和深度学习领域的广泛适用性。调用sigmoid函数时，需先导入相应包，通过包名.函数()的方式进行调用。通过数学运算，如np.exp(x)，可以构建sigmoid函数。在numpy环境中，sigmoid函数可以以实数、向量或矩阵为参数，输出相应的结果。求解sigmoid函数的梯度对于优化损失函数具有关键作用。编写sigmoid_derivative()函数，计算sigmoid()函数相对于其输入x的梯度，是实现反向传播优化的重要步骤。通过这样的数学和编程方法，sigmoid函数在数据处理和模型训练中展现出强大的功能。