Forstå Sigmoid-funksjonen i maskinlæring

Sigmoidfunksjonen, også kjent som den logistiske funksjonen, kartlegger ethvert tall med reell verdi til en verdi mellom 0 og 1. Den er definert som:

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

hvor exp er eksponentiell funksjon. Sigmoideumfunksjonen har en S-formet kurve, hvor utgangen starter ved 0, øker sakte først, deretter raskere ettersom inngangen øker, før den flater ut til 1. Denne S-formede kurven lar sigmoiden modellere bin
re utfall, f.eks. som suksess eller fiasko, ja eller nei osv.

Sigmoidfunksjonen har mange anvendelser innen maskinl
ring, spesielt i logistisk regresjon, der den brukes til å modellere sannsynligheten for et bin
rt utfall basert på en eller flere prediktorvariabler. Den brukes også i nevrale nettverk, der den brukes til å introdusere ikke-linearitet i modellen og for å hjelpe modellen med å l
re mer komplekse forhold mellom innganger og utganger.