我正在从课程中学习机器学习。我正在尝试计算sigmoid函数,我有以下代码:
function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid functoon
% J = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.
% You need to return the following variables correctly
g = zeros(size(z));
% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Compute the sigmoid of each value of z (z can be a matrix,
% vector or scalar).
g = (1 + exp(-1 * z)) .^ -1;
g = 1/(1+ (1/exp(z)))
% my question is why the first g calculation works for matrix(say 100*2) however the second only works for (100*1) as both are trying to do the same this.
% =============================================================
end
答案 0 :(得分:3)
正确答案
rt=-z; %changing sign of z
rt=rt'; %transposing matrix
g=1./(1+e.^(rt)); %you need to use dot(.) while dividing and also while finding power to apply those operation for every element in the matrix.
回答你的问题
1.g = (1 + exp(-1 * z)) .^ -1;
2.g = 1/(1+ (1/exp(z)))
你在第二个函数中错过了点运算符(。),而第一个函数用于exp()。
答案 1 :(得分:3)
您可能想要尝试的是利用元素操作(来自Octave官方文档here的更多信息)。
请注意,使用元素操作:
当你有两个相同大小的矩阵时,你可以对它们执行逐元素操作
因此定义的g和z具有相同的大小,下面的代码应该返回Sigmoid函数。
g = (g.+1)./(1 + e.^-z);
从本质上讲,它做了两件简单的事情。首先,它将零点矩阵或标量变为一个带有" 1"。然后它为每个对应元素划分每个元素(1 + e z )。
答案 2 :(得分:3)
S型函数g(z)= 1 /(1 + e ^(-z))
八度看起来像
g = 1 //(1 + exp(-z));
答案 3 :(得分:0)
。^适用于矩阵中的每个元素。 / 才不是。 ./可能(虽然您可能需要制作一些1的1的矩阵)
答案 4 :(得分:0)
你需要使用for循环将sigmoid函数应用于向量或矩阵的每个元素。
答案 5 :(得分:0)
在后一种情况下,您尝试将多维矩阵与1相乘(除以逆),该矩阵实际上是一个一对一的矩阵。因此,对于具有多列的矩阵,将导致“矩阵尺寸必须一致”错误。
答案 6 :(得分:0)
function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid function
% g = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.
% You need to return the following variables correctly
g = zeros(length(z),1);
for i = 1:100,
g(i) = 1/(1 + exp(-z(i)));
end
答案 7 :(得分:0)
以下是Octave中的实现:
请在文件名sigmoid.m
中添加以下代码
function g = sigmoid(z)
g = 1 ./ (1+((e).^(-z)));
end
以下是上述实现中的Vector
个示例:
>> A = [1;2;3]
A =
1
2
3
>> sigmoid(A)
ans =
0.73106
0.88080
0.95257
以下是上述实现中的Scalar
个示例:
>> sigmoid(0)
ans = 0.50000
答案 8 :(得分:0)
好吧,你可以这样做:
g = ones(size(z)) ./ (ones(size(z)) + exp(-1 * z));
将1变成z/g维数的数组,然后计算sigmoid。