R语言实现sigmoid激活函数并可视化
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R语言实现sigmoid激活函数并可视化
sigmoid激活函数又叫作 Logistic 激活函数,它将实数值压缩进 0 到 1 的区间内,还可以在预测概率的输出层中使用。该函数将大的负数转换成 0,将大的正数转换成 1。数学公式为:
sigmoid <- function(x)
1 / ( 1 + exp(-x) )
x <- seq(-5, 5, .1)
plot(sigmoid(x))
library(ggplot2)
s <- sigmoid(x)
t <- tanh(x)
z <- data.frame(cbind(x, s, t))
ggplot(z, aes(x)) +
geom_line(aes(y = s, color = "sigmoid")) +
geom_line(aes(y = t, color = "tanh")) +
labs(x = "Input",y = "Output")
参考:R语言实战
参考:R语言统计入门
参考:R语言机器学习
参考:从零开始学 R 语言,带你玩转医学统计学
以上是关于R语言实现sigmoid激活函数并可视化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
神经网络为啥要用sigmoid函数?为啥要映射到0-1之间?求解释