NeuralNetworks

1
import numpy as np
2
import matplotlib.pyplot as plt
3

4

5
def plot_func(x, y, title):
6
    """Вспомогательная функция для построения графиков функций активации.
7

8
    Args:
9
        x (numpy.ndarray): Массив значений по оси x.
10
        y (numpy.ndarray): Массив значений функции активации, соответствующих значений x.
11
        title (str): Заголовок графика.
12
    """
13

14
    plt.plot(x, y)  # Построить график зависимости y от x.
15
    plt.title(title)  # Установить заголовок графика.
16
    plt.xlabel('x')  # Подписать ось x меткой "x".
17
    plt.ylabel('activation(x)')  # Подписать ось y меткой "activation(x)".
18
    plt.grid(True)  # Включить сетку на графике.
19
    plt.show()     # Отобразить график.
20

21

22
x = np.linspace(-10, 10, 100)  # Создание массива x
23

24
# Вычисление значений сигмоидной функции
25
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
26

27
plot_func(x, y, title="График сигмоидной функции")
28