시그모이드

term_id: sigmoid

Category: basic_concepts

Definition

σ(z) = 1 / (1 + e^-z)로 정의되는 시그모이드 함수는 머신러닝에서 확률을 모델링하는 데 널리 사용됩니다. 이 함수는 입력값을 (0, 1) 범위로 압축하여 이진 분류에 적합하게 만듭니다.

Summary

임의의 실수 값을 0과 1 사이의 값으로 매핑하여 S자 곡선을 형성하는 수학적 함수입니다.

Key Concepts

로지스틱 함수(Logistic function)
확률 매핑(Probability mapping)
기울기 소실(Vanishing gradient)
비선형성(Non-linearity)

Use Cases

이진 분류 출력
로지스틱 회귀
얕은 신경망의 활성화 함수

Code Example

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