Hiểu các hàm sigmoidal trong học máy

Thuật ngữ "sigmoidal" dùng để chỉ một loại hàm toán học ánh xạ bất kỳ số thực nào tới giá trị từ 0 đến 1. Loại hàm này thường được sử dụng trong 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 dựa trên một số tính năng đầu vào.

Ví dụ phổ biến nhất của hàm sigmoidal là hàm logistic, được định nghĩa là:

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

trong đó "exp" là hàm số mũ. Hàm logistic ánh xạ bất kỳ số thực nào thành giá trị từ 0 đến 1, giúp nó hữu ích cho việc mô hình hóa các kết quả nhị phân như thành công hay thất bại, có hoặc không, v.v.

Các ví dụ khác về hàm sigmoidal bao gồm hàm softmax, được sử dụng trong ngôn ngữ tự nhiên xử lý để chuẩn hóa một tập hợp các xác suất nhằm đảm bảo chúng cộng tối đa 1 và hàm tanh, được sử dụng trong mạng thần kinh để đưa tính phi tuyến tính vào mô hình.

Nói chung, các hàm sigmoidal rất hữu ích khi chúng ta cần lập mô hình một kết quả nhị phân bị ảnh hưởng bởi nhiều tính năng đầu vào. Chúng cũng có thể được sử dụng để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp hơn giữa các đặc điểm đầu vào và biến đầu ra.