Pochopení sigmoidní funkce ve strojovém učení

Sigmoidní funkce, známá také jako logistická funkce, mapuje jakékoli reálné číslo na hodnotu mezi 0 a 1. Je definována jako:

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

kde exp je exponenciální funkce. Sigmoidní funkce má křivku ve tvaru písmene S, kde výstup začíná na 0, roste nejprve pomalu, pak rychleji, jak se vstup zvyšuje, než se vyrovná na 1. Tato křivka ve tvaru písmene S umožňuje sigmoidu modelovat binární výstupy, např. jako úspěch nebo neúspěch, ano nebo ne atd.

Sigmoidní funkce má mnoho aplikací ve strojovém učení, zejména v logistické regresi, kde se používá k modelování pravděpodobnosti binárního výsledku na základě jedné nebo více prediktorových proměnných. Používá se také v neuronových sítích, kde se používá k zavedení nelinearity do modelu a pomáhá modelu naučit se složitější vztahy mezi vstupy a výstupy.