Sigmoidalfunktionen beim maschinellen Lernen verstehen

Der Begriff „sigmoidal“ bezieht sich auf eine Art mathematischer Funktion, die jede reelle Zahl einem Wert zwischen 0 und 1 zuordnet. Diese Art von Funktion wird häufig beim maschinellen Lernen verwendet, insbesondere im Zusammenhang mit der logistischen Regression, wo sie zur Modellierung verwendet wird die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis bei bestimmten Eingabemerkmalen eintritt.

Das häufigste Beispiel einer Sigmoidalfunktion ist die logistische Funktion, die wie folgt definiert ist:

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

wobei „exp“ ist die Exponentialfunktion. Die Logistikfunktion ordnet jede reelle Zahl einem Wert zwischen 0 und 1 zu und eignet sich daher für die Modellierung binärer Ergebnisse wie Erfolg oder Misserfolg, Ja oder Nein usw.

Weitere Beispiele für Sigmoidalfunktionen sind die Softmax-Funktion, die in natürlicher Sprache verwendet wird Verarbeitung, um einen Satz von Wahrscheinlichkeiten zu normalisieren, um sicherzustellen, dass sie sich zu 1 addieren, und die Tanh-Funktion, die in neuronalen Netzen verwendet wird, um Nichtlinearität in das Modell einzuführen.

Im Allgemeinen sind Sigmoidalfunktionen nützlich, wenn wir ein binäres Ergebnis modellieren müssen die durch mehrere Eingabefunktionen beeinflusst wird. Sie können auch zur Modellierung komplexerer Beziehungen zwischen den Eingabemerkmalen und der Ausgabevariablen verwendet werden.