Hiểu các hàm Sigmoid trong Machine Learning

Sigmoid là một hàm toán học ánh xạ bất kỳ số có giá trị thực nào thành giá trị từ 0 đến 1. Nó thường được sử dụng trong các mô hình học máy, đặc biệt trong bối cảnh hồi quy logistic, trong đó nó được sử dụng để lập mô hình xác suất xảy ra một sự kiện nhất định một số tính năng đầu vào. Hàm được định nghĩa là:

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

trong đó exp là hàm số mũ. Hàm sigmoid có đường cong hình chữ S, trong đó đầu ra bắt đầu từ 0, lúc đầu tăng chậm, sau đó nhanh hơn khi đầu vào tăng, trước khi chững lại ở mức 1. Đường cong hình chữ S này cho phép sigmoid mô hình hóa các kết quả nhị phân, chẳng hạn như như 0 và 1, có và không, v.v.

Sigmoidally đơn giản có nghĩa là cái gì đó có liên quan đến hoặc sử dụng hàm sigmoid. Trong bối cảnh học máy, một mô hình sử dụng hàm sigmoid để dự đoán kết quả nhị phân được cho là được đào tạo sigmoid.