Inzicht in de sigmoïdefunctie bij machinaal leren

De sigmoïdefunctie, ook bekend als de logistieke functie, wijst elk getal met reële waarde toe aan een waarde tussen 0 en 1. Het wordt gedefinieerd als:

sigmoïde(x) = 1 / (1 + exp(-x))

waarbij exp de exponentiële functie. De sigmoïdefunctie heeft een S-vormige curve, waarbij de output begint bij 0, eerst langzaam toeneemt en vervolgens sneller naarmate de input toeneemt, voordat deze afvlakt bij 1. Met deze S-vormige curve kan de sigmoïde binaire uitkomsten modelleren, zoals zoals succes of mislukking, ja of nee, enz. De sigmoïdefunctie heeft veel toepassingen in machinaal leren, vooral in logistische regressie, waar deze wordt gebruikt om de waarschijnlijkheid van een binaire uitkomst te modelleren op basis van een of meer voorspellende variabelen. Het wordt ook gebruikt in neurale netwerken, waar het wordt gebruikt om niet-lineariteit in het model te introduceren en om het model te helpen complexere relaties tussen de inputs en outputs te leren.