시그모이드 함수의 1차 미분
시그모이드 함수(Sigmoid Function)의 1차 미분 s'a(x)를 계산합니다.
시그모이드 함수는 신경망의 활성화 함수 등에서 사용됩니다.
| \( \normalsize Sigmoid\ function\ \varsigma_{\alpha}(x)\\ \varsigma_{\alpha}(x) = \large \frac{1}{1+e^{-\alpha x}} = \large \frac {\tanh(\alpha x /2) + 1}{2}\\ \normalsize \varsigma '_{\alpha}(x) = \alpha \varsigma_{\alpha}(x) \{ 1 - \varsigma_{\alpha}(x) \} \\ \normalsize \varsigma ''_{\alpha}(x) = \alpha^{2} \varsigma_{\alpha}(x) \{ 1- \varsigma_{\alpha}(x) \} \{ 1 - 2 \varsigma_{\alpha}(x) \} \\ \) |
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