感知器Sigmoid

Question

你好我正在尝试创建一个程序来计算感知器算法的权重。我现在一切都在工作，但是基本功能很强，它是一个阶梯函数，它是单层的。在我进入muilti-layer之前，我试图让它成为最佳和sigmoid。

所以这些是我的问题，我对sigmoid有一个大概的想法但是我找不到关于如何使线条最佳的任何信息，所以它与数据点的距离相等。任何人都有任何想法？

net = 0;
for(i=0; i<N; i++)
{
    net = net + (x[i] * w[i]);      //Calculates weighted sum
}

if(net >= threshold) output =  1;     //Finds the output based on the net
if(net <  threshold) output = -1;

这是我当前找到“y”变量的代码，我在这里调用它的输出，它是使用一个简单的步长函数找到它，阈值= 0.如何将其转换为sigmoid？

Answer 1

以下内容可能有效：

output = 1 / (1 + exp(-net));

您可能还喜欢tanh(net)或1 / (1 + abs(net))个功能，根据this answer，这些功能要快得多。