Разумевање сигмоидне функције у машинском учењу

Сигмоидна функција, такође позната као логистичка функција, пресликава било који број реалне вредности у вредност између 0 и 1. Дефинисана је као:ӕӕсигмоид(к) = 1 / (1 + екп(-к))ӕӕ где је екп вредност експоненцијална функција. Сигмоидна функција има криву у облику слова С, где излаз почиње од 0, у почетку се полако повећава, затим брже како се повећава улаз, пре него што се изједначи на 1. Ова крива у облику слова С омогућава сигмоиду да моделира бинарне исходе, као што је као успех или неуспех, да или не, итд.ӕӕСигмоидна функција има много примена у машинском учењу, посебно у логистичкој регресији, где се користи за моделирање вероватноће бинарног исхода на основу једне или више предикторских варијабли. Такође се користи у неуронским мрежама, где се користи да уведе нелинеарност у модел и да помогне моделу да научи сложеније односе између улаза и излаза.