Comprensión de las funciones sigmoideas en el aprendizaje automático

Sigmoide es una función matemática que asigna cualquier número de valor real a un valor entre 0 y 1. A menudo se usa en modelos de aprendizaje automático, particularmente en el contexto de la regresión logística, donde se usa para modelar la probabilidad de que ocurra un evento dado. algunas características de entrada. La función se define como:

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

donde exp es la función exponencial. La función sigmoidea tiene una curva en forma de S, donde la salida comienza en 0, aumenta lentamente al principio y luego más rápidamente a medida que aumenta la entrada, antes de estabilizarse en 1. Esta curva en forma de S permite que la función sigmoide modele resultados binarios, como como 0 y 1, sí y no, etc.

Sigmoidalmente simplemente significa algo que está relacionado o utiliza la función sigmoidea. En el contexto del aprendizaje automático, se dice que un modelo que utiliza la función sigmoidea para predecir un resultado binario está entrenado sigmoideamente.