Sigmoid 函数为神经网络层中的激活函数，是对输入X产生逻辑分类的过程，以下为Sigmoid函数的图像以及在两个变量输入下对其的简单实现。
import
numpy
as
np
def
sigmoid
(
x
)
:
# TODO: Implement sigmoid function
return
1
/
(
1
+
np
.
exp
(
-
x
)
)
inputs
=
np
.
array
(
[
0.7
,
-
0.3
]
)
weights
=
np
.
array
(
[
0.1
,
0.8
]
)
bias
=
-
0.1
# TODO: Calculate the output
output
=
sigmoid
(
np
.
dot
(
weights
,
inputs
)
+
bias
)
print
(
'Output:'
)
print
(
output
)
好意希望与你一同成长~
