Понимание сигмоидальных функций в машинном обучении

Термин «сигмоидальный» относится к типу математической функции, которая сопоставляет любое действительное число со значением от 0 до 1. Этот тип функции часто используется в машинном обучении, особенно в контексте логистической регрессии, где он используется для моделирования. вероятность возникновения события при наличии некоторых входных характеристик.

Наиболее распространенным примером сигмоидальной функции является логистическая функция, которая определяется как:

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

где «exp» — это показательная функция. Логистическая функция сопоставляет любое действительное число со значением от 0 до 1, что делает ее полезной для моделирования двоичных результатов, таких как успех или неудача, да или нет и т. д.

Другие примеры сигмоидальных функций включают функцию softmax, которая используется на естественном языке. обработка для нормализации набора вероятностей, чтобы гарантировать, что их сумма равна 1, и функция tanh, которая используется в нейронных сетях для введения нелинейности в модель.

В целом сигмоидальные функции полезны, когда нам нужно смоделировать двоичный результат на это влияют несколько входных функций. Их также можно использовать для моделирования более сложных взаимосвязей между входными объектами и выходной переменной.