Розуміння сигмоїдних функцій у машинному навчанні

Sigmoid — це математична функція, яка відображає будь-яке дійсне число на значення від 0 до 1. Вона часто використовується в моделях машинного навчання, зокрема в контексті логістичної регресії, де вона використовується для моделювання ймовірності події, заданої деякі функції введення. Функція визначається так:

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

де exp — експоненціальна функція. Сигмоїдна функція має S-подібну криву, де вихідні дані починаються з 0, спочатку повільно зростають, потім швидше, коли вхідні дані збільшуються, перш ніж вирівнюватись на 1. Ця S-подібна крива дозволяє сигмоіду моделювати двійкові результати, наприклад як 0 і 1, так і ні тощо.

Сигмоподібно просто означає те, що пов’язано з сигмоподібною функцією або використовує її. У контексті машинного навчання модель, яка використовує сигмоїдну функцію для прогнозування бінарного результату, називається сигмоїдально навченою.