mobile theme mode icon
theme mode light icon theme mode dark icon
Random Question Véletlen
speech play
speech pause
speech stop

A szigmoid függvények megértése a gépi tanulásban

A "szigmoid" kifejezés olyan matematikai függvényre utal, amely bármely valós számot 0 és 1 közötti értékre képez le. Ezt a fajta függvényt gyakran használják a gépi tanulásban, különösen a logisztikus regresszió kontextusában, ahol modellezésre használják. egy esemény bekövetkezésének valószínűsége bizonyos bemeneti jellemzők mellett.

A szigmoid függvény leggyakoribb példája a logisztikus függvény, amely a következőképpen definiálható:

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

ahol az "exp" az exponenciális függvény. A logisztikai függvény bármely valós számot leképez 0 és 1 közötti értékre, így hasznos lehet bináris kimenetelek modellezéséhez, mint például siker vagy kudarc, igen vagy nem stb.

A szigmoid függvények egyéb példái közé tartozik a természetes nyelvben használt softmax függvény. feldolgozás a valószínűségek normalizálására annak biztosítására, hogy összegük 1 legyen, valamint a tanh függvény, amelyet neurális hálózatokban használnak a nemlinearitás bevezetésére a modellben.

A szigmoid függvények általában akkor hasznosak, ha bináris eredményt kell modelleznünk amelyet többféle bemeneti jellemző befolyásol. Használhatók a bemeneti jellemzők és a kimeneti változó közötti bonyolultabb kapcsolatok modellezésére is.

A Knowway.org cookie-kat használ, hogy jobb szolgáltatást nyújtson Önnek. A Knowway.org használatával Ön elfogadja a cookie-k használatát. Részletes információkért tekintse át a Cookie-kra vonatkozó irányelveinket. close-policy