Sigmoidfunktionen beim maschinellen Lernen verstehen

Sigmoid ist eine mathematische Funktion, die jede reelle Zahl einem Wert zwischen 0 und 1 zuordnet. Sie wird häufig in Modellen für maschinelles Lernen verwendet, insbesondere im Zusammenhang mit der logistischen Regression, wo sie zur Modellierung der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses verwendet wird einige Eingabefunktionen. Die Funktion ist definiert als:

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

wobei exp die Exponentialfunktion ist. Die Sigmoidfunktion hat eine S-förmige Kurve, bei der die Ausgabe bei 0 beginnt, zunächst langsam ansteigt, dann mit zunehmender Eingabe schneller, bevor sie sich bei 1 einpendelt. Diese S-förmige Kurve ermöglicht es der Sigmoidfunktion, binäre Ergebnisse zu modellieren, z als 0 und 1, ja und nein usw.

Sigmoidal bedeutet einfach etwas, das mit der Sigmoidfunktion zusammenhängt oder diese verwendet. Im Kontext des maschinellen Lernens wird ein Modell, das die Sigmoidfunktion zur Vorhersage eines binären Ergebnisses verwendet, als sigmoidal trainiert bezeichnet.