Comprendre les fonctions sigmoïdales dans l'apprentissage automatique

Le terme « sigmoïde » fait référence à un type de fonction mathématique qui mappe n'importe quel nombre réel à une valeur comprise entre 0 et 1. Ce type de fonction est souvent utilisé en apprentissage automatique, notamment dans le contexte de la régression logistique, où il est utilisé pour modéliser la probabilité qu'un événement se produise compte tenu de certaines caractéristiques d'entrée.

L'exemple le plus courant de fonction sigmoïde est la fonction logistique, qui est définie comme :

sigmoïde(x) = 1 / (1 + exp(-x))

où "exp" est la fonction exponentielle. La fonction logistique mappe n'importe quel nombre réel à une valeur comprise entre 0 et 1, ce qui la rend utile pour modéliser des résultats binaires tels que le succès ou l'échec, oui ou non, etc.

D'autres exemples de fonctions sigmoïdales incluent la fonction softmax, qui est utilisée en langage naturel. traitement pour normaliser un ensemble de probabilités afin de garantir qu'elles totalisent 1, et la fonction tanh, qui est utilisée dans les réseaux de neurones pour introduire la non-linéarité dans le modèle.

En général, les fonctions sigmoïdales sont utiles lorsque nous devons modéliser un résultat binaire qui est influencé par plusieurs fonctionnalités d’entrée. Ils peuvent également être utilisés pour modéliser des relations plus complexes entre les entités en entrée et la variable en sortie.