Sigmoïdale functies begrijpen bij machinaal leren

De term 'sigmoïdaal' verwijst naar een type wiskundige functie die elk reëel getal toewijst aan een waarde tussen 0 en 1. Dit type functie wordt vaak gebruikt bij machinaal leren, vooral in de context van logistische regressie, waar het wordt gebruikt om modellen te modelleren de waarschijnlijkheid dat een gebeurtenis plaatsvindt, gegeven enkele invoerkenmerken.

Het meest voorkomende voorbeeld van een sigmoïdale functie is de logistieke functie, die wordt gedefinieerd als:

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

waarbij "exp" is de exponentiële functie. De logistieke functie wijst elk reëel getal toe aan een waarde tussen 0 en 1, waardoor het nuttig is voor het modelleren van binaire uitkomsten zoals succes of mislukking, ja of nee, enz. Andere voorbeelden van sigmoïdale functies zijn onder meer de softmax-functie, die in natuurlijke taal wordt gebruikt verwerking om een reeks waarschijnlijkheden te normaliseren om ervoor te zorgen dat ze opgeteld 1 zijn, en de tanh-functie, die in neurale netwerken wordt gebruikt om niet-lineariteit in het model te introduceren. Over het algemeen zijn sigmoïdale functies nuttig wanneer we een binaire uitkomst moeten modelleren die wordt beïnvloed door meerdere invoerfuncties. Ze kunnen ook worden gebruikt om complexere relaties tussen de invoerkenmerken en de uitvoervariabele te modelleren.