sigmoid

Appliquer l’activation sigmoïde

Syntaxe

Y = sigmoid(X)

Description

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

Cette opération est équivalente à

$$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}.$$

Remarque

Cette fonction applique l’opération sigmoïde aux données de type dlarray. Si vous voulez appliquer une fonction sigmoïde dans un objet dlnetwork, utilisez sigmoidLayer.

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

Appliquer l’activation sigmoïde

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

X — Données en entrée

Objet dlarray

Données en entrée, définies par un objet dlarray formaté ou non formaté.

Arguments de sortie

Y — Activations sigmoïdes

dlarray

Activations sigmoïdes, 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™.

GPU Arrays

Accélérez le code en exécutant les calculs sur une unité de traitement graphique (GPU) avec Parallel Computing Toolbox™.

La fonction sigmoid supporte une entrée GPU array selon ces notes d’usage et limitations :

• Lorsque l’argument d’entrée X est un dlarray avec des données sous-jacentes de type gpuArray, cette fonction s’exécute sur le GPU.

Pour plus d’informations, veuillez consulter Exécuter les fonctions MATLAB sur un GPU (Parallel Computing Toolbox).

Historique des versions

Introduit dans R2019b

Voir aussi

dlarray | dlgradient | dlfeval | softmax | crossentropy | indexcrossentropy | huber

Rubriques

• Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks
• Train Network Using Model Function
• List of Functions with dlarray Support