Makine Öğreniminde Sigmoidal Fonksiyonları Anlamak

"Sigmoidal" terimi, herhangi bir gerçek sayıyı 0 ile 1 arasındaki bir değere eşleyen bir matematiksel fonksiyon türünü ifade eder. Bu tür fonksiyon, genellikle makine öğreniminde, özellikle de modellemek için kullanıldığı lojistik regresyon bağlamında kullanılır. bazı girdi özellikleri verildiğinde bir olayın meydana gelme olasılığı.

Sigmoidal fonksiyonun en yaygın örneği, şu şekilde tanımlanan lojistik fonksiyondur:

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

burada "exp", üstel fonksiyon. Lojistik fonksiyon herhangi bir gerçek sayıyı 0 ile 1 arasındaki bir değerle eşler, bu da onu başarı veya başarısızlık, evet veya hayır gibi ikili sonuçların modellenmesinde faydalı kılar.

Sigmoidal fonksiyonların diğer örnekleri arasında doğal dilde kullanılan softmax fonksiyonu yer alır. Toplamlarının 1'e eşit olmasını sağlamak için bir olasılık kümesini normalleştirmeye yönelik işleme ve sinir ağlarında modele doğrusal olmamayı dahil etmek için kullanılan tanh işlevi.

Genel olarak, sigmoidal işlevler ikili bir sonucu modellememiz gerektiğinde kullanışlıdır. birden fazla giriş özelliğinden etkilenir. Ayrıca girdi özellikleri ile çıktı değişkeni arasındaki daha karmaşık ilişkileri modellemek için de kullanılabilirler.