Porozumění sigmoidálním funkcím ve strojovém učení

Termín "sigmoidální" se týká typu matematické funkce, která mapuje jakékoli reálné číslo na hodnotu mezi 0 a 1. Tento typ funkce se často používá ve strojovém učení, zejména v souvislosti s logistickou regresí, kde se používá k modelování pravděpodobnost výskytu události při určitých vstupních vlastnostech.

Nejběžnějším příkladem sigmoidální funkce je logistická funkce, která je definována jako:

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

kde "exp" je exponenciální funkce. Logistická funkce mapuje jakékoli reálné číslo na hodnotu mezi 0 a 1, takže je užitečná pro modelování binárních výsledků, jako je úspěch nebo neúspěch, ano nebo ne atd.

Další příklady sigmoidálních funkcí zahrnují funkci softmax, která se používá v přirozeném jazyce zpracování za účelem normalizace sady pravděpodobností, aby se zajistilo, že se součet rovná 1, a funkce tanh, která se používá v neuronových sítích k zavedení nelinearity do modelu. která je ovlivněna více vstupními funkcemi. Lze je také použít k modelování složitějších vztahů mezi vstupními vlastnostmi a výstupní proměnnou.