👩💻 Yapay Sinir Ağlarıyla ilgili Pyhton Kod Parçaları
➗ Formül
👩💻 Kod
def sigmoid(x):
"""
Argümanlar:
x -- Skaler, dizi veya matris
Dönüş değeri:
result -- sigmoid(x)
"""
result = 1 /( 1 + np.exp(-x) )
return result
👩🏫 Açıklama
➗ Formül
👩💻 Kod
backpropagation kullanarak loss fonksiyonlarını optimize etmek için gradient'leri hesaplayan fonksiyon
def sigmoid_derivative(x):
"""
Sigmoid fonksiyonunun gradient'ını (eğim veya türev olarak da adlandırılır), x girdisine göre hesaplar
Argümanlar:
x -- scaler veya Numpy dizisi
Dönüş değeri:
ds -- Hesaplanan gradient.
"""
s = 1 / (1 + np.exp(-x))
ds = s * (1 - s)
return ds
👩💻 Kod
def arr2vec(arr, target):
"""
Argümanlar:
image -- (length, height, depth) boyutunda bir Numpy dizisi
Dönüş değeri:
v -- (length*height*depth, 1) boyutunda bir vektör
"""
v = image.reshape(image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2], 1)
return v