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python-3.x - python中的sigmoid,可以采用标量、向量或矩阵

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 06:55:01 24 4
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以下代码是用 Octave 编程语言编写的

g =1./(1+e.^-(z)

它计算一个 sigmoid 函数,可以采用标量、向量或矩阵。例如
如果我将上述内容放入函数 sigmoid(z) 中,其中 z=0,结果将是:
result=sigmoid(0)

结果将是标量(0.5)
如果传递一个向量说 z= [ 0.2, 0.4, 0.1],它将输出一个向量作为结果:-
 result=sigmoid(z)

结果是一个向量:
 0.54983   0.59869   0.52498

如果 z 是一个矩阵
 z=[ 0.2 0.4; 0.5 0.7; 0.9 .004]

result = sigmoid(z)

结果是=
  0.54983   0.59869
0.62246 0.66819
0.71095 0.50100

现在如何在 Python 中实现类似的方法?我尝试了下面的代码,
g=1./ (1 + math.exp(-z))

但它仅适用于标量。不适用于向量和矩阵。我究竟做错了什么。
对不起,我之前的问题不是很清楚。我重新编辑了它。

最佳答案

numpy 模块包含在许多 Python 发行版中并且易于添加到其他发行版中,具有数组功能。以下是如何使用 numpy 在 Python 中做你想做的事情。请注意,在 numpy 中定义数组与在 Octave 中有些不同,但 sigmoid 表达式几乎完全相同。

from numpy import array, exp

z = array([ 0.2, 0.4, 0.1])
print('z = \n', z)
g = 1 / (1 + exp(-z))
print('g =\n', g)

print()

z = array([[0.2, 0.4], [0.5, 0.7], [0.9, .004]])
print('z = \n', z)
g = 1 / (1 + exp(-z))
print('g =\n', g)

该代码(在 IPython 中运行)的结果是:
z = 
[ 0.2 0.4 0.1]
g =
[ 0.549834 0.59868766 0.52497919]

z =
[[ 0.2 0.4 ]
[ 0.5 0.7 ]
[ 0.9 0.004]]
g =
[[ 0.549834 0.59868766]
[ 0.62245933 0.66818777]
[ 0.7109495 0.501 ]]

关于python-3.x - python中的sigmoid,可以采用标量、向量或矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42546740/

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