Sigmoid işlevi
Yazeka
Arama sonuçlarına dayanarak oluşturuldu
Sigmoid işlevi, makine öğrenimi ve yapay sinir ağlarında kullanılan doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonudur. Girdi değerlerini 0 ile 1 arasında eşleyerek olasılık tahmini gibi ikili sınıflandırma görevlerinde kullanılır.
S şeklindeki eğrisi ile sinir ağlarının karmaşık veri kümelerini öğrenmesini sağlar. Özellikle çıktı katmanlarında yaygın olarak tercih edilir, çünkü türevlenebilir yapısı sayesinde gradyan tabanlı öğrenme algoritmalarıyla uyumludur.
Yapay sinir ağlarında uzun vadeli bağımlılıkları modellemek için tekrarlayan sinir ağları (RNN) gibi mimarilerde de kullanılır. Bu işlev, verilerin sıralı işlenmesinde kritik rol oynar.