Sigmoid函數解析

Sigmoid函數，即f(x)=1/(1+e-x)。是神經元的非線性作用函數。廣泛應用在神經網絡中。 神經網絡的學習是基於一組樣本進行的，它包括輸入和輸出（這裏用期望輸出表示），輸入和輸出有多少個分量就有多少個輸入和輸出神經元與之對應。最初神經網絡的權值（Weight）和閾值（Threshold）是任意給定的，學習就是逐漸調整權值和閾值使得網絡的實際輸出和期望輸出一致。 給定以下的總輸入，我們可以

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