Înțelegerea funcțiilor sigmoidale în învățarea automată

Termenul „sigmoidal” se referă la un tip de funcție matematică care mapează orice număr real la o valoare între 0 și 1. Acest tip de funcție este adesea folosit în învățarea automată, în special în contextul regresiei logistice, unde este folosit pentru a modela probabilitatea ca un eveniment să se producă având în vedere unele caracteristici de intrare.

Cel mai comun exemplu de funcție sigmoidală este funcția logistică, care este definită ca:

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

în cazul în care „exp” este funcția exponențială. Funcția logistică mapează orice număr real la o valoare între 0 și 1, făcându-l util pentru modelarea rezultatelor binare, cum ar fi succesul sau eșecul, da sau nu, etc.

Alte exemple de funcții sigmoidale includ funcția softmax, care este folosită în limbaj natural. procesare pentru a normaliza un set de probabilități pentru a ne asigura că se adună până la 1 și funcția tanh, care este utilizată în rețelele neuronale pentru a introduce neliniaritatea în model.

În general, funcțiile sigmoidale sunt utile atunci când trebuie să modelăm un rezultat binar care este influențată de mai multe caracteristici de intrare. Ele pot fi, de asemenea, utilizate pentru a modela relații mai complexe între caracteristicile de intrare și variabila de ieșire.