感知器 Sigmoid

Question

您好，我正在尝试创建一个程序，该程序将根据感知器算法计算权重。我现在一切都在工作，但在最基本的情况下，它是一个阶梯函数，它是单层的。在我转向多层之前，我试图使它成为最优的和 sigmoid 的。

所以这些是我的问题，我对 sigmoid 有一个大致的了解，但我找不到任何关于如何使线最优的信息，所以它与数据点的距离相等。有人知道吗？

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;

这是我当前查找“y”变量的代码，我在这里将其称为输出，它使用简单的步进函数找到它，阈值 = 0。如何将其转换为 sigmoid？

Answer 1

以下可能有效：

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

您可能还喜欢tanh(net) 或1 / (1 + abs(net)) 函数，根据this answer，它们要快得多。