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sigmoid

Appliquer l’activation sigmoïde

Depuis R2019b

Description

L’opération d’activation sigmoïde applique la fonction sigmoïde aux données en entrée.

Cette opération est équivalente à

f(x)=11+ex.

Remarque

Cette fonction applique l’opération sigmoïde aux données de type dlarray. Si vous voulez appliquer une fonction sigmoïde dans un objet layerGraph ou un tableau Layer, utilisez la couche suivante :

exemple

Y = sigmoid(X) calcule l’activation sigmoïde de l’entrée X en appliquant la fonction de transfert sigmoïde. Toutes les valeurs de Y sont comprises entre 0 et 1.

Exemples

réduire tout

Utilisez la fonction sigmoid pour définir toutes les valeurs des données en entrée à une valeur comprise entre 0 et 1.

Créez les données en entrée comme une observation unique de valeurs aléatoires avec une hauteur et une largeur de 7 et 32 canaux.

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

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

Calculez l’activation sigmoïde.

Y = sigmoid(X);

Toutes les valeurs de Y sont maintenant comprises entre 0 et 1.

Arguments d'entrée

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Les données en entrée sont spécifiées en tant qu'un dlarray formaté, un dlarray non formaté ou un tableau numérique.

Types de données : single | double

Arguments de sortie

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Les activations sigmoïdes sont renvoyées comme un dlarray. Toutes les valeurs de Y sont comprises entre 0 et 1. La sortie Y a le même type de données sous-jacentes que l’entrée X.

Si les données en entrée X sont un dlarray formaté, Y a le même format de dimension que X. Si les données en entrée sont un dlarray non formaté, Y est un dlarray non formaté avec le même ordre de dimension que les données en entrée.

Capacités étendues

Génération de code C/C++
Générez du code C et C++ avec MATLAB® Coder™.

Génération de code GPU
Générez du code CUDA® pour les GPU NVIDIA® avec GPU Coder™.

Historique des versions

Introduit dans R2019b