sigmoid_code

import numpy as np

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_grad(x):
    return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))
def sigmoid_grad_1(x):
    return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))
print(sigmoid_grad_1(x))
print(sigmoid_grad(x))

import numpy as np

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

def sigmoid(x):

return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_grad(x):

return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))

def sigmoid_grad_1(x):

return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))

print(sigmoid_grad_1(x))

print(sigmoid_grad(x))

sigmoid = sigmoidì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼

순전파 : 1 / (1 + exp(-x) )

역전파 : y(1-y) 로 y는 sigmoid에 해당

행렬이라 연산 위치에 따라 값이 바뀔 줄 알았지만 그렇지 않고 계산이 같다.

Published by gjtrj55

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