如何计算一个逻辑sigmoid函数在Python?

这是一个logistic sigmoid函数:

我知道x，现在如何用Python计算F(x) ?

设x = 0.458。

F(x) = ?

当前回答

一个班轮…

In[1]: import numpy as np

In[2]: sigmoid=lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x))

In[3]: sigmoid(3)
Out[3]: 0.9525741268224334

其他回答

一个班轮…

In[1]: import numpy as np

In[2]: sigmoid=lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x))

In[3]: sigmoid(3)
Out[3]: 0.9525741268224334

使用numpy包允许sigmoid函数解析向量。

为了与Deeplearning相一致，我使用以下代码:

import numpy as np
def sigmoid(x):
    s = 1/(1+np.exp(-x))
    return s

这应该做到:

import math

def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + math.exp(-x))

现在你可以通过调用:

>>> sigmoid(0.458)
0.61253961344091512

更新:请注意，上面的操作主要是将给定表达式直接一对一地转换为Python代码。它没有经过测试，也没有被认为是一个数字上可靠的实现。如果你知道你需要一个非常健壮的实现，我相信其他人已经考虑过这个问题了。

另一种方法是变换tanh函数

sigmoid = lambda x: .5 * (math.tanh(.5 * x) + 1)

Tensorflow还包括一个sigmoid函数: https://www.tensorflow.org/versions/r1.2/api_docs/python/tf/sigmoid

import tensorflow as tf

sess = tf.InteractiveSession()
x = 0.458
y = tf.sigmoid(x)

u = y.eval()
print(u)
# 0.6125396

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