今日もラビットチャレンジの超AI入門講座で勉強した。
シグモイド関数について、Pythonにて試した。
1-5-1_シグモイド関数の計算
1-5-2_シグモイド関数の実装
1-5-3_活性化関数の取り込み
順伝播については、図ごと覚えておくよう何度も書いてみた。
今日学んだこと
シグモイド関数について
Pythonを使ったシグモイド関数の計算
ネイピア数は、Pythonでnp.exp(a)で表現できる。
np.exp(1)はeの1乗で、ネイピア数の
2.71828182・・・・ となる。
ネイピア数については、検索していろんなサイトで見てみたけど、
さっぱり分からん。。。
ちなみに、分からないながらもこのサイトが調べた中で一番良かった。
https://qiita.com/yaju/items/093854baa667a40f9e04
まあ今は、そういうんもんだということで今は先へ進もう。
シグモイド関数は、1/（1+np.exp(-a))
シグモイド関数は、よく使うので関数として作っておくとよい。
def sigmoid(a):
return 1/(1+np.exp(-a))
シグモイド関数をグラフにする。
import numpy as np
#グラフ化するモジュール
import matplotlib.pyplot as plt
>>> def sigmoid(a):
... return 1/(1+np.exp(-a))
#グラフのxの範囲 -10から10まで0.01間隔
x=np.arange(-10, 10,0.01)
#グラフ化する式
y=sigmoid(x)
#以前の情報のクリア？（おまじないとしていれておく）
plt.clf()
#グラフの定義 rは線の色（rは赤）
plt.plot(x,y,"r")
#グリット線を書く
plt.grid(True)
#グラフ表示
plt.show()
勉強時間
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総勉強時間： 3.5時間