Сигмоидная функция - это функция, которая принимает значение в диапазоне от 0 до 1. В нейронных сетях сигмоидная функция используется как активационная функция, которая определяет, когда нейрон должен быть реагировать на входные данные.
Сигмоидная функция имеет формулу f(x) = 1 / (1 + e^-x), где x - входное значение. Она является гладкой и дифференцируемой функцией, что является одним из преимуществ использования ее в нейронных сетях.
Когда значение x стремится к бесконечности, сигмоидная функция стремится к 1, а когда x стремится к минус бесконечности, функция стремится к 0. Это означает, что сигмоидная функция преобразует любое входное значение в диапазон от 0 до 1, что удобно для работы с вероятностями.
Использование сигмоидной функции в нейронных сетях помогает модели улавливать нелинейные связи между входными и выходными данными, что делает ее эффективной для обучения сложных моделей.