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S 型函数及其在神经网络中的作用
为什么重要：Sigmoid 函数是神经网络中常用的激活函数，尤其是对于二元分类问题。
来源:人工智能+Sigmoid 函数的介绍概述
Sigmoid 函数的介绍概述Sigmoid 函数通常用数学函数表示 –
它在各种计算领域（尤其是机器学习和统计学）中起着关键作用。它将任何输入值映射到 0 到 1 之间的范围内，从而提供一种规范化或“压缩”数字的方法。这个有界的范围使其在涉及概率的计算中非常有用。
该函数在图形上绘制时呈现 S 形曲线，称为 Sigmoid 曲线。该曲线的形状意味着输出的变化是渐进的和非线性的。曲线在中间更陡峭，表明对接近零的输入值变化更敏感。
Sigmoid 函数在逻辑回归、神经网络和其他机器学习算法中得到了广泛应用。它有助于转换数据中复杂的非线性关系，使其更易于解释和计算管理。该函数在二元决策问题中生成概率时也很有用。
理解 Sigmoid 函数
理解 Sigmoid 函数Sigmoid 函数是一个单调函数，这意味着它要么持续增加，要么持续减少，但不会同时增加和减少。该函数从所有实数集合中获取输入，并将其映射到 0 到 1 之间的输出范围。
它的非线性特性使其与线性函数截然不同。有界的输出范围使其可以充当压缩函数，有效地将各种输入值压缩到固定且狭窄的范围内。
线性回归 softmax 函数当涉及到机器学习的计算方面时，导数起着至关重要的作用，尤其是在优化阶段。在这种情况下，Sigmoid 函数具有优势。它的一阶导数计算起来相对简单，可以用函数本身来表示。
在此示例中：
sigmoid