A szigmoid funkció megértése a gépi tanulásban

A szigmoid függvény, más néven logisztikus függvény, bármely valós értékű számot leképez 0 és 1 közötti értékre. Meghatározása a következő:

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

ahol exp a exponenciális függvény. A szigmoid függvénynek van egy S alakú görbéje, ahol a kimenet 0-tól kezdődik, először lassan növekszik, majd a bemenet növekedésével gyorsabban, mielőtt 1-re kiegyenlődik. Ez az S-alakú görbe lehetővé teszi a szigmoid számára, hogy bináris eredményeket modellezzen, mint pl. mint siker vagy kudarc, igen vagy nem, stb.

A szigmoid függvénynek számos alkalmazása van a gépi tanulásban, különösen a logisztikus regresszióban, ahol egy vagy több előrejelző változón alapuló bináris eredmény valószínűségének modellezésére használják. Neurális hálózatokban is használják, ahol a nemlinearitás bevezetésére szolgál a modellbe, és segít a modellnek megtanulni a bemenetek és kimenetek közötti bonyolultabb kapcsolatokat.