Exponenta Banner
exponenta event banner

sigmoid

Применить сигмоидную активацию

Свернуть все на странице

Синтаксис

dlY = sigmoid(dlX)

Описание

Операция активации сигмоида применяет функцию сигмоида к входным данным.

Эта операция эквивалентна

f(x)=11+e−x.

Примечание

Эта функция применяет операцию сигмоида к dlarray данные. Если вы хотите применить сигмоид в layerGraph объект или Layer массив, используйте следующий слой:

пример

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

Примеры

свернуть все

Используйте sigmoid функция для установки всех значений в входных данных на значение между 0 и 1.

Создайте входные данные как одно наблюдение случайных значений 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 активацию сигмоида.

dlY = sigmoid(dlX);

Все значения в dlY теперь область значений между 0 и 1.

Входные параметры

свернуть все

Входные данные, заданные как dlarray с метками размерностей или без.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Активация сигмоида, возвращается как dlarray. Все значения в dlY находятся между 0 и 1. Область выхода dlY имеет тот же базовый тип данных, что и входной dlX.

Если входные данные dlX является форматированным dlarray, dlY имеет те же метки размерностей, что и dlX. Если входные данные не являются форматированным dlarray, dlY является неформатированным dlarray с тем же порядком размерности, что и входные данные.

Расширенные возможности

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

.

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

.

См. также

| | | | | |

Темы

Введенный в R2019b

Документация по Deep Learning Toolbox

Поддержка