ทำความเข้าใจฟังก์ชันซิกมอยด์ในแมชชีนเลิร์นนิง
ฟังก์ชันซิกมอยด์หรือที่รู้จักกันในชื่อฟังก์ชันลอจิสติก จะจับคู่ตัวเลขที่มีค่าจริงใดๆ กับค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งนิยามไว้เป็น:
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
โดยที่ exp คือ ฟังก์ชันเลขชี้กำลัง ฟังก์ชันซิกมอยด์มีเส้นโค้งรูปตัว S โดยที่เอาต์พุตเริ่มต้นที่ 0 จะเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ ในตอนแรก จากนั้นจะเพิ่มขึ้นเร็วขึ้นเมื่ออินพุตเพิ่มขึ้น ก่อนที่จะปรับระดับที่ 1 เส้นโค้งรูปตัว S นี้ช่วยให้ซิกมอยด์จำลองผลลัพธ์ไบนารี่ได้ เช่น เช่น สำเร็จหรือล้มเหลว ใช่หรือไม่ใช่ เป็นต้น ฟังก์ชันซิกมอยด์มีแอปพลิเคชันมากมายในการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการถดถอยโลจิสติก ซึ่งจะใช้ในการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ไบนารี่โดยอิงจากตัวแปรทำนายตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป นอกจากนี้ยังใช้ในโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งใช้เพื่อแนะนำความไม่เชิงเส้นในโมเดล และเพื่อช่วยให้โมเดลเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระหว่างอินพุตและเอาต์พุต
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
คำว่า "ซิกมอยด์" หมายถึงฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ประเภทหนึ่งที่จับคู่จำนวนจริงใดๆ กับค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ฟังก์ชันประเภทนี้มักใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการถดถอยโลจิสติก ซึ่งจะใช้ในการสร้างแบบจำลอง ความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้นเมื่อมีคุณลักษณะอินพุตบางอย่าง ตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุดของฟังก์ชันซิกมอยด์คือฟังก์ชันลอจิสติก ซึ่งกำหนดเป็น:
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
โดยที่ "exp" คือ ฟังก์ชันเลขชี้กำลัง ฟังก์ชันลอจิสติกจับคู่จำนวนจริงใดๆ กับค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ทำให้มีประโยชน์สำหรับการสร้างแบบจำลองผลลัพธ์ไบนารี่ เช่น สำเร็จหรือล้มเหลว ใช่หรือไม่ใช่ เป็นต้น ตัวอย่างอื่นๆ ของฟังก์ชันซิกมอยด์ ได้แก่ ฟังก์ชันซอฟต์แม็กซ์ ซึ่งใช้ในภาษาธรรมชาติ การประมวลผลเพื่อทำให้ชุดของความน่าจะเป็นเป็นปกติเพื่อให้แน่ใจว่าพวกมันรวมกันได้ 1 และฟังก์ชัน tanh ซึ่งใช้ในโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อแนะนำความไม่เป็นเชิงเส้นในโมเดล โดยทั่วไปแล้ว ฟังก์ชัน sigmoidal จะมีประโยชน์เมื่อเราต้องการจำลองผลลัพธ์แบบไบนารี่ ที่ได้รับอิทธิพลจากคุณสมบัติอินพุตที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระหว่างคุณลักษณะอินพุตและตัวแปรเอาต์พุตได้อีกด้วย
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
ซิกมอยด์เป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่จับคู่ตัวเลขที่มีค่าจริงกับค่าระหว่าง 0 ถึง 1 มักใช้ในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการถดถอยโลจิสติก โดยจะใช้ในการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น คุณสมบัติอินพุตบางอย่าง ฟังก์ชันนี้นิยามไว้เป็น:
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
โดยที่ exp คือฟังก์ชันเลขชี้กำลัง ฟังก์ชันซิกมอยด์มีเส้นโค้งรูปตัว S โดยที่เอาต์พุตเริ่มต้นที่ 0 จะเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ ในตอนแรก จากนั้นจะเพิ่มขึ้นเร็วขึ้นเมื่ออินพุตเพิ่มขึ้น ก่อนที่จะปรับระดับที่ 1 เส้นโค้งรูปตัว S นี้ช่วยให้ซิกมอยด์จำลองผลลัพธ์ไบนารี่ได้ เช่น เป็น 0 และ 1 ใช่และไม่ใช่ ฯลฯ
Sigmoidally หมายถึงสิ่งที่เกี่ยวข้องหรือใช้ฟังก์ชันซิกมอยด์ ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลที่ใช้ฟังก์ชันซิกมอยด์เพื่อทำนายผลลัพธ์ไบนารี กล่าวว่าได้รับการฝึกฝนแบบซิกมอยด์
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
