Forstå sigmoidale funksjoner i maskinlæring

Begrepet "sigmoidal" refererer til en type matematisk funksjon som kartlegger ethvert reelt tall til en verdi mellom 0 og 1. Denne typen funksjon brukes ofte i maskinl
ring, spesielt i sammenheng med logistisk regresjon, hvor den brukes til å modellere sannsynligheten for at en hendelse inntreffer gitt noen inndatafunksjoner.

Det vanligste eksemplet på en sigmoidal funksjon er den logistiske funksjonen, som er definert som:

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

hvor "exp" er eksponentiell funksjon. Den logistiske funksjonen kartlegger ethvert reelt tall til en verdi mellom 0 og 1, noe som gjør det nyttig for å modellere bin
re utfall som suksess eller fiasko, ja eller nei osv.

Andre eksempler på sigmoide funksjoner inkluderer softmax-funksjonen, som brukes i naturlig språk. prosessering for å normalisere et sett med sannsynligheter for å sikre at de summeres til 1, og tanh-funksjonen, som brukes i nevrale nettverk for å introdusere ikke-linearitet i modellen.

Generelt er sigmoide funksjoner nyttige når vi skal modellere et bin
rt utfall. som er påvirket av flere inngangsfunksjoner. De kan også brukes til å modellere mer komplekse forhold mellom inngangsfunksjonene og utdatavariabelen.