Înțelegerea funcțiilor sigmoide în învățarea automată

Sigmoid este o funcție matematică care mapează orice număr cu valoare reală la o valoare între 0 și 1. Este adesea folosit în modelele de învățare automată, în special în contextul regresiei logistice, unde este folosit pentru a modela probabilitatea ca un eveniment să se producă dată fiind unele caracteristici de intrare. Funcția este definită ca:

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

unde exp este funcția exponențială. Funcția sigmoidului are o curbă în formă de S, unde ieșirea începe la 0, crește lent la început, apoi mai rapid pe măsură ce intrarea crește, înainte de a se nivela la 1. Această curbă în formă de S permite sigmoidului să modeleze rezultate binare, cum ar fi ca 0 și 1, da și nu, etc.

Sigmoidal înseamnă pur și simplu ceva care are legătură cu sau folosește funcția sigmoidă. În contextul învățării automate, se spune că un model care utilizează funcția sigmoidală pentru a prezice un rezultat binar este antrenat sigmoid.