Sigmoidifunktio

Sigmoidifunktio on matemaattinen funktio, joka kuvaa S-muotoista käyrää. Sen matemaattinen kaava on f(x) = 1 / (1 + e^-x), missä 'e' on Neperin luku ja 'x' on syöte. Sigmoidifunktio muuntaa minkä tahansa todellisen syötteen arvoksi välillä 0 ja 1. Tämä ominaisuus tekee siitä hyödyllisen tilanteissa, joissa tarvitaan todennäköisyyden kaltaista ulostuloa tai kun arvoja halutaan rajoittaa tietylle välille.

Funktion arvo lähestyy nollaa, kun syöte x on suuri negatiivinen luku, ja lähestyy yhtä, kun syöte x on suuri positiivinen luku. Nollassa funktion arvo on 0.5. Sigmoidifunktiota käytetään laajalti koneoppimisessa, erityisesti neuroverkoissa, luokittelutehtävissä ja aktivointifunktiona. Sen sileys ja derivoituvuus tekevät siitä sopivan käytettäväksi optimointialgoritmeissa.

Vaikka sigmoidifunktio on suosittu, sillä on myös rajoituksensa. Sen gradientti voi olla hyvin pieni, kun syöte on kaukana nollasta, mikä voi hidastaa neuroverkkojen oppimisprosessia. Tätä ilmiötä kutsutaan "vanishing gradient" -ongelmaksi. Siitä huolimatta sigmoidifunktion merkitys ja käyttö monilla tieteen ja teknologian aloilla on edelleen huomattava.