神经网络神经元输出数字> 1

Question

我已经读过你计算神经网络中神经元的输出，将所有输入加上它们相应的权重，然后用例如平滑它来平滑它。 Sigmoid函数。

但我不明白的是，这笔钱（没有平滑）可能会超过1。

当发生这种情况时，我的Sigmoid函数输出1.0。

我用来计算神经元输出（没有平滑）的函数是：

def sum(self, inputs):
    valu = 0
    for i, val in enumerate(inputs):
        valu += float(val) * self.weights[i]
    return valu

所以我的问题是： 我做错了什么，因为我读过输出应该介于0和1之间？

Answer 1

sigmoid函数不是一个平滑函数，它是一个非线性函数，以非线性方式将域映射到[0,1]范围。非正式地说，非线性函数没有恒定的斜率，换句话说，它不能被描述为一条直线。

sigmoid函数，如下图所示，对输入进行求解，使得随着输入幅度的增加，sigmoid的输出渐近逼近0（负输入）和1（正输入）