人工智能 深度学习 神经网络中激活函数的绘制——阶跃函数、sigmoid函数、ReLU函数

一、阶跃函数

import numpy as np

import matplotlib.pylab as plt

def step_function(x):

return np.array(x>0)

x = np.arange(-5.0,5.0,0.1)

y = step_function(x)

plt.plot(x, y)

plt.ylim(-0.1, 1.1)

plt.show()

二、sigmoid函数

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

def sigmoid(x):

return 1/(1+np.exp(-x))

x = np.arange(-10,10,0.06)

y = sigmoid(x)

plt.plot(x,y,'r+')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.title('sigmoid（ ）函数')

plt.show()

三、ReLU函数

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

def ReLU(x):

return np.maximum(0,x)

x = np.arange(-6, 6, 0.1)

y = ReLU(x)

plt.plot(x,y,linewidth=2)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('ReLU(x)')

plt.title('ReLU函数图像')

plt.show()

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