Exponenta Banner
exponenta event banner

sigmoid

Примените сигмоидальную активацию

свернуть все на странице

Синтаксис

dlY = sigmoid(dlX)

Описание

Сигмоидальная операция активации применяет сигмоидальную функцию к входным данным.

Эта операция эквивалентна

f(x)=11+e−x.

Примечание

Эта функция применяет сигмоидальную операцию к dlarray данные. Если вы хотите применяться сигмоидальный в layerGraph объект или Layer массив, используйте следующий слой:

пример

dlY = sigmoid(dlX) вычисляет сигмоидальную активацию входа dlX путем применения сигмоидальной передаточной функции. Все значения в dlY между 0 и 1.

Примеры

свернуть все

Используйте sigmoid функционируйте, чтобы установить все значения во входных данных к значению между 0 и 1.

Создайте входные данные как одно наблюдение за случайными значениями с высотой и шириной семи и 32 каналов. 

height = 7;
width = 7;
channels = 32;
observations = 1;

X = randn(height,width,channels,observations);
dlX = dlarray(X,'SSCB');

Вычислите сигмоидальную активацию.

dlY = sigmoid(dlX);

Все значения в dlY теперь расположитесь между 0 и 1.

Входные параметры

свернуть все

Входные данные в виде dlarray с или без меток размерности.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Сигмоидальные активации, возвращенные как dlarray. Все значения в dlY между 0 и 1. Выход dlY имеет тот же базовый тип данных как вход dlX.

Если входные данные dlX отформатированный dlarray, dlY имеет те же метки размерности как dlX. Если входными данными не является отформатированный dlarray, dlY бесформатный dlarray с той же размерностью заказывают как входные данные.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Введенный в R2019b

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка