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"Z“变量用于表示sigmoid函数的矩阵时未定义

"Z"变量用于表示sigmoid函数的矩阵时未定义，这是因为sigmoid函数是一种常用的激活函数，用于将输入的实数映射到0到1之间的值。在神经网络中，通常会将输入的线性加权和通过sigmoid函数进行非线性变换，以获得更好的非线性拟合能力。

然而，当"Z"变量用于表示sigmoid函数的矩阵时未定义，可能有以下几种情况：

数据类型错误："Z"变量的数据类型不符合sigmoid函数的要求。sigmoid函数通常接受实数或矩阵作为输入，如果"Z"变量的数据类型不是实数或矩阵，就会导致未定义。
维度不匹配："Z"变量的维度与sigmoid函数的输入要求不匹配。sigmoid函数通常要求输入的维度与权重矩阵的维度相同，如果"Z"变量的维度与sigmoid函数的输入要求不匹配，就会导致未定义。
数值溢出："Z"变量的值超出了sigmoid函数能够处理的范围。sigmoid函数在输入接近正无穷或负无穷时，会产生数值溢出的问题，导致未定义。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

检查数据类型：确保"Z"变量的数据类型符合sigmoid函数的要求，如果不符合，可以进行数据类型转换或调整。
检查维度匹配：确保"Z"变量的维度与sigmoid函数的输入要求匹配，如果不匹配，可以进行维度调整或重新计算。
处理数值溢出：如果"Z"变量的值可能导致数值溢出，可以采取一些数值稳定的技巧，如使用logistic函数的近似形式或截断输入值的范围。

总之，"Z"变量用于表示sigmoid函数的矩阵时未定义可能是由于数据类型错误、维度不匹配或数值溢出等原因导致的。在实际应用中，需要仔细检查和处理这些问题，以确保计算的正确性和稳定性。

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【Python】机器学习之逻辑回归

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DeepLearningAI 学习笔记 1.2 logistic 回归

θ\theta 再套个 sigmoid 函数，非常简单。...sigmoid 函数用 σ(x)\sigma(x) 表示，图像是 S 型的，值域是 (0,1)(0,1)，正好符合概率的要求。...我们需要一个大的损失函数，衡量模型在所有样本上的表现。我们用 x(i)x^{(i)} 表示第 ii 个样本的特征。...\end{bmatrix} AA 相当于对 ZZ 的每个元素应用 sigmoid 函数，也是类似的结构： A=σ(Z)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⋮a(i)⋮⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥ A = \sigma...多元的凸函数是这样。如果你的每个自变量都减去它的导数（梯度）的一部分，那么所有自变量就相当于向着最陡的方向移动了一小步。如果你在一个山谷中，沿着最陡的方向向下走，就会到达谷底。

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TensorFlow从0到1 | 第十一章 74行Python实现手写体数字识别

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【玩转腾讯云】深度学习之《深度学习入门》学习笔记（三）神经网络

两个函数结构均是“输入小时，输出接近0或为0，随着输入增大，输出趋向于1或变为1”，也就是说，当输入信号为重要信息时，阶跃函数和sigmoid函数都会输出较大的值；当输入信号为不重要的信息时，两者都输出较小的值...,激活函数使用sigmoid Z1=sigmoid(A1) print(A1) print(Z1) [0.3 0.7 1.1] [0.57444252 0.66818777 0.75026011] #第...(W2.shape) print(B2.shape) A2=np.dot(Z1,W2) + B2 Z2=sigmoid(A2) (3,) (3, 2) (2,) #第2层到输出层的信号传递 #定义输出层的激活函数为恒等函数...= sigmoid(a1) a2 = np.dot(z1, W2) + b2 z2 = sigmoid(a2) a3 = np.dot(z2, W3) + b3 y =...init_network()函数会进行权重和偏置的初始化，并将它们保存在字典变量network中。这个字典变量中保存了每一层所需的参数(权重和偏置)。

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机器学习算法实战

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