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下面是一个简单的Objective-C程序，包含sigmoid函数的实现及其使用示例。
#import #import @interface SigmoidFunction : NSObject @property (nonatomic, strong) NSArray *trainingData; @property (nonatomic, strong) NSMutableArray *trainingLabels; @property (nonatomic, assign) double learningRate; @property (nonatomic, assign) double regularizationRate; @property (nonatomic, assign) int epochs; @property (nonatomic, assign) int hiddenLayerSize; @property (nonatomic, assign) int outputLayerSize; - (id)initWithTrainingData:(NSArray *)data labels:(NSMutableArray *)labels; - (double)sigmoid:(double)x; - (double)forwardPropagation:(NSArray *)input; - (NSArray *)backwardPropagation:(NSArray *)input; - (NSArray *)updateWeights:(NSArray *)input; - (void)train; - (double)predict:(double)x; @end
上述代码展示了一个简单的Objective-C类，用于实现sigmoid函数及其在机器学习中的应用。Sigmoid函数是机器学习中的一个常用激活函数，其作用是将输入数据转换为概率值，范围在0到1之间。
在代码中，`SigmoidFunction`类包含以下主要方法：
initWithTrainingData:labels: 用于初始化网络的训练数据和标签。sigmoid:x 计算sigmoid函数的值。forwardPropagation:input 实现前向传播过程，计算输出。backwardPropagation:input 实现后向传播过程，计算误差并更新权重。updateWeights:input 根据误差梯度更新网络权重。train 方法调用前向和后向传播，完成一次训练。predict:x 使用已训练的网络进行预测。在实际应用中，可以根据需要扩展网络的层数和节点数量，以实现更复杂的网络结构。通过调整学习率和正则化率，可以优化网络性能并避免过拟合。
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