공식.

다음은 명령 함수입니다.

y\ = \frac{1}{1+e^{-ax}} \ \ (a>0)

a=1시를 표준 명령 함수라고 부른다.
이번에는 파이톤으로 a=1시의 명령 함수를 기술합니다.
※ 참고로 독서와 인터넷을 보면 y는 h(x)와ς(x)로도 쓸 수 있다.

파이톤으로 기술하다

import numpy as np

# シグモイド関数
y = 1 / (1 + np.exp(-x))

이것은 파이썬이 설명할 때의 명령 함수입니다.
x=1의 출력은 다음과 같다.

import numpy as np

x = 1
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
print(y)

x=1의 출력 결과

0.7310585786300049

코드 생략, x=-1 또는 x=0일 때 출력은 다음과 같다.
x=-1의 출력 결과

0.5

x=0의 출력 결과

0.2689414213699951

시각화 신호 함수

아까의 입력과 출력을 표에 총괄하면 다음과 같다.
x = -1
x = 0
x = 1
출력 결과 y
0.27
0.5
0.73
겉모습만 보면 이해가 안 가요.
도표로 신호 함수의 출력이 0~1사이에 있음을 나타낸다.

참고로 위의 도표는 아래 코드로 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-15, 15, 0.1)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))

plt.plot(x, y)
plt.title("standard sigmoid function")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

신호 함수도 신경 네트워크의 활성화 함수로 사용되기 때문이다
이 방면에 관심이 있는 사람들은 명령 함수의 공식과 파이톤의 묘사 방법을 기억할 수 있다.