sigmoid-function

$$ y = {1 \over {1 + e^{-x}}} $$

• 입력값을 0~1 사이의 연속적인 출력으로 변환
• AI에서 활성화함수로 사용 됨
• 신경망에서 백프로퍼게이션 알고리즘에서도 사용
• 미분하면 (1-y)*y

그래프 확인

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

def sigmoid_function(x):  # 시그모이드 함수
    return 1/(1+np.exp(-x))

def grad_sigmoid(x):  # 시그모이드 함수의 도함수
    y = sigmoid_function(x)
    return (1-y)*y

x = np.linspace(-5, 5)
y = sigmoid_function(x)
y_grad = grad_sigmoid(x)

plt.plot(x, y, label="y")
plt.plot(x, y_grad, label="y_grad")
plt.legend()

plt.xlabel("x", size=14)
plt.ylabel("y", size=14)
plt.grid()

plt.show()