Zrozumienie funkcji sigmoidalnych w uczeniu maszynowym
Termin „sigmoidalny” odnosi się do rodzaju funkcji matematycznej, która odwzorowuje dowolną liczbę rzeczywistą na wartość z zakresu od 0 do 1. Funkcja tego typu jest często używana w uczeniu maszynowym, szczególnie w kontekście regresji logistycznej, gdzie służy do modelowania prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia przy określonych cechach wejściowych.
Najczęstszym przykładem funkcji sigmoidalnej jest funkcja logistyczna, którą definiuje się jako:
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
gdzie „exp” to funkcja wykładnicza. Funkcja logistyczna przypisuje dowolną liczbę rzeczywistą wartość z zakresu od 0 do 1, dzięki czemu jest użyteczna do modelowania wyników binarnych, takich jak sukces lub porażka, tak lub nie itp. Do innych przykładów funkcji sigmoidalnych zalicza się funkcję softmax, która jest używana w języku naturalnym przetwarzanie w celu normalizacji zbioru prawdopodobieństw, aby zapewnić, że sumują się do 1, oraz funkcja tanha, która jest używana w sieciach neuronowych w celu wprowadzenia nieliniowości do modelu.
Ogólnie rzecz biorąc, funkcje sigmoidalne są przydatne, gdy musimy modelować wynik binarny na które wpływa wiele funkcji wejściowych. Można ich również używać do modelowania bardziej złożonych relacji między cechami wejściowymi a zmienną wyjściową.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
Sigmoida to funkcja matematyczna, która odwzorowuje dowolną liczbę o wartości rzeczywistej na wartość z zakresu od 0 do 1. Jest często używana w modelach uczenia maszynowego, szczególnie w kontekście regresji logistycznej, gdzie służy do modelowania prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia przy danych niektóre funkcje wejściowe. Funkcję definiuje się jako:
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
gdzie exp jest funkcją wykładniczą. Funkcja sigmoidalna ma krzywą w kształcie litery S, gdzie wartość wyjściowa zaczyna się od 0, początkowo rośnie powoli, a następnie szybciej w miarę wzrostu wartości wejściowej, a następnie stabilizuje się na poziomie 1. Ta krzywa w kształcie litery S pozwala sigmoidzie modelować wyniki binarne, takie jak jako 0 i 1, tak i nie itd.…
Sigmoidalny po prostu oznacza coś, co jest powiązane z funkcją sigmoidalną lub ją wykorzystuje. W kontekście uczenia maszynowego mówi się, że model korzystający z funkcji sigmoidalnej do przewidywania wyniku binarnego jest trenowany sigmoidalnie.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
