Разбиране на сигмоидалните функции в машинното обучение

Терминът "сигмоидална" се отнася до тип математическа функция, която преобразува всяко реално число на стойност между 0 и 1. Този тип функция често се използва в машинното обучение, особено в контекста на логистичната регресия, където се използва за моделиране вероятността за възникване на събитие при някои входни характеристики.

Най-често срещаният пример за сигмоидална функция е логистичната функция, която се дефинира като:

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

където "exp" е експоненциалната функция. Логистичната функция преобразува всяко реално число в стойност между 0 и 1, което я прави полезна за моделиране на двоични резултати като успех или неуспех, да или не и т.н.

Други примери за сигмоидални функции включват функцията softmax, която се използва в естествен език обработка за нормализиране на набор от вероятности, за да се гарантира, че сумата им е 1, и функцията tanh, която се използва в невронните мрежи за въвеждане на нелинейност в модела.

По принцип сигмоидалните функции са полезни, когато трябва да моделираме двоичен резултат който се влияе от множество входни функции. Те могат да се използват и за моделиране на по-сложни връзки между входните характеристики и изходната променлива.