sigmoid函數也叫Logistic函數，用于隱層神經元輸出，取值范圍為(0,1)，它可以將一個實數映射到(0,1)的區間，可以用來做二分類。

45> c(learnerl). {ok,learnerl} 46> learnerl:activation({xxx,12}). 12 47> learnerl:activation({xxx,1266}). 1266 48> learnerl:activation({sigmoid,1266}). 1.0 49> learnerl:activation({sigmoid,134}). 1.0 50> learnerl:activation({sigmoid,1.23434}). 0.7745772729674129 51> learnerl:activation({sigmoid,15}). 0.999999694097773 52> -module(learnerl). -export([activation/1]).init(C_type)->case C_type ofsigmoid->fun(X)-> 1 /(1+math:exp(-X)) end;_-> fun(X)-> X endend.activation({C,X})->Active_fun=init(C),Active_fun(X).

總結

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