Что такое sigmoid? Введение в составляющие кривой

Sigmoid - это функция активации, часто используемая в нейронных сетях, которая преобразует входные значения в значения, находящиеся в диапазоне между 0 и 1. Она применяется для оценки вероятности или бинарного вывода, где значения меньше 0,5 интерпретируются как 0, а значения больше 0,5 - как 1.

Математическая формула сигмоиды: f(x) = 1 / (1 + e^(-x))

Вот пример кода, демонстрирующий вычисление сигмоиды в Python:

import numpy as np
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))
# Пример использования
x = np.array([2, 3, 4])
print(sigmoid(x)) # [0.88079708 0.95257413 0.98201379]

В этом коде мы импортируем библиотеку NumPy, которая предоставляет некоторые удобные операции для работы с массивами. Затем мы создаем функцию sigmoid, которая использует формулу сигмоиды для преобразования входного массива x. Наконец, мы применяем sigmoid к массиву x и печатаем результат.