Сигмоид - это функция активации, которая широко используется в нейронных сетях. Ее формула обычно выглядит как f(x) = 1 / (1 + e^-x), где x - это взвешенная сумма входов нейрона.
Сигмоидная функция применяется для преобразования взвешенной суммы входов нейрона в диапазоне от 0 до 1. Это позволяет модели нейрона принимать решение о том, активироваться или нет в зависимости от полученного входа. Сигмоидная функция также обладает свойством гладкости и дифференцируемости, что позволяет обучать нейронную сеть с помощью методов оптимизации, таких как обратное распространение ошибки.
Использование сигмоида в нейронной сети позволяет решать задачи классификации, где необходимо получить вероятность принадлежности объекта к определенному классу. Также сигмоид может использоваться в задачах регрессии, где требуется предсказать непрерывное значение.
Важно помнить, что при использовании сигмоида в нейронной сети может возникнуть проблема затухания градиента при обучении глубоких сетей. Именно поэтому в некоторых случаях предпочитают использовать другие функции активации, такие как ReLU или гиперболический тангенс.