Разбиране на сигмоидната функция в машинното обучение

Сигмоидната функция, известна още като логистична функция, преобразува всяко число с реална стойност на стойност между 0 и 1. Тя се дефинира като:

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

където exp е експоненциална функция. Сигмоидната функция има S-образна крива, където изходът започва от 0, нараства бавно отначало, след това по-бързо с увеличаването на входа, преди да се изравни на 1. Тази S-образна крива позволява на сигмоида да моделира двоични резултати, като като успех или неуспех, да или не и т.н.

Сигмоидната функция има много приложения в машинното обучение, особено в логистичната регресия, където се използва за моделиране на вероятността за двоичен резултат въз основа на една или повече предикторни променливи. Използва се и в невронни мрежи, където се използва за въвеждане на нелинейност в модела и за подпомагане на модела да научи по-сложни връзки между входовете и изходите.