Forståelse af sigmoide funktioner i maskinlæring

Udtrykket "sigmoidal" refererer til en type matematisk funktion, der kortl
gger ethvert reelt tal til en v
rdi mellem 0 og 1. Denne type funktion bruges ofte i maskinl
ring, is
r i sammenh
ng med logistisk regression, hvor den bruges til at modellere sandsynligheden for, at en h
ndelse indtr
ffer givet nogle inputfunktioner.

Det mest almindelige eksempel på en sigmoidal funktion er den logistiske funktion, som er defineret som:

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

hvor "exp" er den eksponentielle funktion. Den logistiske funktion kortl
gger ethvert reelt tal til en v
rdi mellem 0 og 1, hvilket gør det nyttigt til modellering af bin
re udfald såsom succes eller fiasko, ja eller nej osv.

Andre eksempler på sigmoide funktioner omfatter softmax-funktionen, som bruges i naturligt sprog behandling for at normalisere et s
t sandsynligheder for at sikre, at de summeres til 1, og tanh-funktionen, som bruges i neurale netv
rk til at introducere ikke-linearitet i modellen.

Generelt er sigmoide funktioner nyttige, når vi skal modellere et bin
rt udfald der er påvirket af flere inputfunktioner. De kan også bruges til at modellere mere komplekse forhold mellem inputfunktionerne og outputvariablen.