Розуміння сигмоїдної функції в машинному навчанні

Сигмоїдна функція, також відома як логістична функція, перетворює будь-яке дійсне число на значення від 0 до 1. Вона визначається як:

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

де exp – це 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 успіх чи невдача, так чи ні тощо.

Сигмоїдна функція має багато застосувань у машинному навчанні, зокрема в логістичній регресії, де вона використовується для моделювання ймовірності бінарного результату на основі однієї або кількох змінних предиктора. Він також використовується в нейронних мережах, де він використовується для введення нелінійності в модель і для того, щоб допомогти моделі вивчити більш складні зв’язки між входами та виходами.