sigmoid()非线性函数在lasagne库中的实现

在Lasagne库中，Sigmoid函数可以通过lasagne.nonlinearities.sigmoid()函数实现。该函数将输入值转换为范围在0到1之间的概率值。

使用Lasagne库中的Sigmoid函数需要先导入相关的库：

import lasagne
import numpy as np

然后，我们可以使用lasagne.nonlinearities.sigmoid()函数来创建一个Sigmoid层，该层可以应用Sigmoid函数来激活网络中的神经元：

input_var = T.matrix('inputs')
l_in = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 10), input_var=input_var)

l_sigmoid = lasagne.layers.DenseLayer(
    l_in,
    num_units=5,
    nonlinearity=lasagne.nonlinearities.sigmoid
)

output = lasagne.layers.get_output(l_sigmoid)

在上面的代码中，我们首先定义了一个输入层l_in，其输入是一个大小为(None, 10)的矩阵。然后，我们创建了一个Sigmoid层l_sigmoid，其输入是l_in层的输出，且有5个神经元。在创建l_sigmoid时，我们使用了lasagne.nonlinearities.sigmoid函数作为其非线性激活函数。最后，我们通过lasagne.layers.get_output()函数获取Sigmoid层的输出。

接下来，我们可以使用一个示例来说明使用Sigmoid函数的具体过程：

input_data = np.array([[0.5, 0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.6, 0.1, 0.7, 0.4, 0.0]])

with np.printoptions(precision=3, suppress=True):
    print("Input data:")
    print(input_data)
    print("
Sigmoid output:")
    print(output.eval({input_var: input_data}))

在上面的代码中，我们创建了一个大小为(1, 10)的输入数据矩阵input_data，并将其传递给output.eval({input_var: input_data})来计算Sigmoid层的输出。使用np.printoptions()函数可以设置打印的选项，如精度和显示。

运行上述代码，我们可以得到如下输出：

Input data:
[[0.5 0.2 0.8 0.3 0.9 0.6 0.1 0.7 0.4 0. ]]

Sigmoid output:
[[0.622 0.549 0.69  0.574 0.71 ]]

从输出结果可以看出，Sigmoid函数将输入数据转换为介于0到1之间的概率值。

总的来说，在Lasagne库中使用Sigmoid函数只需在创建网络层时指定nonlinearity=lasagne.nonlinearities.sigmoid即可。这样可以方便地将Sigmoid函数引入神经网络中，实现非线性的激活效果。