Sigmoid

term_id: sigmoid

Category: basic_concepts

Definition

La funzione sigmoide, definita come σ(z) = 1 / (1 + e^-z), è ampiamente utilizzata nell’apprendimento automatico per modellare le probabilità. Comprime i valori di input nell’intervallo (0, 1), rendendola adatta per l’output di classificazione binaria e come funzione di attivazione nelle reti neurali.

Summary

Una funzione matematica che mappa qualsiasi numero reale in un valore compreso tra zero e uno, formando una curva a forma di S.

Key Concepts

  • Funzione logistica
  • Mappatura probabilistica
  • Gradiente evanescente
  • Non linearità

Use Cases

  • Output di classificazione binaria
  • Regressione logistica
  • Attivazione nelle reti neurali superficiali

Code Example

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import numpy as np
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

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