人工神经元输出

【问题标题】：Artifical Neuron's Output人工神经元输出
【发布时间】：2013-06-22 01:37:07
【问题描述】：

在以下 wiki 的迭代 1 图像中，您可以看到一个基本的神经网络： http://www.heatonresearch.com/wiki/Back_Propagation

如果您查看隐藏层的第一个神经元 (H1)，您会注意到总和为：-0.5313402159445314 输出为：0.3702043582229371

我无法弄清楚输出是如何计算的。如果我对总和值使用 sigmoid 或双曲正切函数，我会得到不同的结果。

谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

他们正在使用Sigmoid activation function。

公式是1/(1+exp(-x))。

我们可以通过以下方式签入 Python：

from math import exp
x=-0.5313402159445314
print 1./(1.+exp(-x))

打印 0.370204358223

【讨论】：

谢谢，我发现问题出在哪里（javascript）：1.0 / 1.0 + Math.exp(-x) 错误，应该是：1.0 / (1.0 + Math.exp(-x))