Förstå sigmoidala funktioner i maskininlärning

Termen "sigmoidal" hänvisar till en typ av matematisk funktion som mappar ett reellt tal till ett värde mellan 0 och 1. Denna typ av funktion används ofta i maskininlärning, särskilt i samband med logistisk regression, där den används för att modellera sannolikheten för att en händelse inträffar givet vissa indatafunktioner.

Det vanligaste exemplet på en sigmoidal funktion är den logistiska funktionen, som definieras som:

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

där "exp" är exponentialfunktionen. Den logistiska funktionen mappar alla reella tal till ett värde mellan 0 och 1, vilket gör det användbart för att modellera binära resultat som framgång eller misslyckande, ja eller nej, etc.

Andra exempel på sigmoidala funktioner inkluderar softmax-funktionen, som används i naturligt språk. bearbetning för att normalisera en uppsättning sannolikheter för att säkerställa att de summerar till 1, och tanh-funktionen, som används i neurala nätverk för att introducera icke-linjäritet i modellen.

I allmänhet är sigmoidala funktioner användbara när vi behöver modellera ett binärt utfall som påverkas av flera ingångsfunktioner. De kan också användas för att modellera mer komplexa samband mellan indatafunktionerna och utdatavariabeln.