[Python] Sigmoid

로지스틱 회귀분석에 이용된다

 

 

 

e의 지수승을 표현하는 방법

1. math.exp(x)

math 라이브러리는 실수(real number)를 입력값으로 받아 

그 반환값도 real number 형태로 나온다

2. np.exp(x)

 

import numpy as np 에 있는 함수로,

실수가 아닌 입출력 모두 vector 형태로 처리한다

vector 형태를 이용하게 되면 for-loop을 거치지 않고 처리하게 되어

처리 속도가 굉장히 빨라진다

 

함수로 처리하기

import numpy as np

def sigmoid(x):
	s = 1 / (1+np.exp(-x)
   	return s

 

 

Sigmoid Gradient

back propogation으로 loss 함수를 최적화하기 위해 gradient를 계산해야 한다.

def sigmoid_derivative(x):
	s = sigmoid(x)
    ds = s*(1-s)
    return ds