Розуміння сигмоїдальних функцій у машинному навчанні

Термін «сигмоподібна» стосується типу математичної функції, яка відображає будь-яке дійсне число на значення від 0 до 1. Цей тип функції часто використовується в машинному навчанні, зокрема в контексті логістичної регресії, де вона використовується для моделювання ймовірність того, що подія відбудеться за певних вхідних характеристик.

Найпоширенішим прикладом сигмоїдальної функції є логістична функція, яка визначається як:

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

де «exp» є експоненціальна функція. Логістична функція відображає будь-яке дійсне число на значення від 0 до 1, що робить її корисною для моделювання бінарних результатів, таких як успіх чи невдача, так чи ні тощо.

Інші приклади сигмоїдальних функцій включають функцію softmax, яка використовується в природній мові. обробка для нормалізації набору ймовірностей, щоб гарантувати, що їх сума дорівнює 1, і функція tanh, яка використовується в нейронних мережах для введення нелінійності в модель.

Загалом, сигмоїдальні функції корисні, коли нам потрібно змоделювати двійковий результат на який впливають численні вхідні функції. Їх також можна використовувати для моделювання більш складних зв’язків між вхідними характеристиками та вихідною змінною.