Сигмоїда

У родину функцій класу сигмоїд також входять такі функції як арктангенс, гіперболічний тангенс та інші.

Функція Фермі (Експоненційна сигмоїда): ${\displaystyle f(s)={\frac {1}{1+e^{-2\alpha s}}}}$

Раціональна сигмоїда: ${\displaystyle f(s)={\frac {s}{|s|+\alpha }}}$

Гіперболічний тангенс: ${\displaystyle f(s)=th{\frac {s}{\alpha }}={\frac {e^{\frac {s}{\alpha }}-e^{-{\frac {s}{\alpha }}}}{e^{\frac {s}{\alpha }}+e^{-{\frac {s}{\alpha }}}}}}$

Сигмоїда застосовується в нейронних мережах[1] для того, щоб ввести деяку нелінійність в роботу мережі, але при цьому не дуже сильно змінити результат її роботи.

Одна з причин через яку сигмоїда використовується в нейронних мережах — це простий вираз її похідної через саму функцію (що дозволило істотно скоротити обчислювальну складність методу зворотного поширення помилки, зробивши його придатним на практиці):

${\displaystyle \sigma '(x)=\sigma (x)\cdot (1-\sigma (x))}$

Не менш важливою причиною введення нелінійності є математично доведена можливість отримати як завгодно точне наближення будь-якої неперервної функції багатьох змінних, використовуючи операції додавання та множення на число, суперпозицію функцій, лінійні функції, а також одну довільну неперервну нелінійну функцію однієї змінної.[2][3]

• Штучна нейронна мережа
• Перцептрон

1. Порівняння швидкості кількох програмних реалізацій гіперболічного тангенсу
2. Узагальнена апроксимаційний теорема та обчислювальні можливості нейронних мереж. Архів оригіналу за 4 квітня 2010. Процитовано 25 січня 2010.
3. О произвольной нелинейности нейрона в нейросети