"시그모이드 함수"의 두 판 사이의 차이

 
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* 두개의 수평 점근선 사이에서 단조증가하면서 두 점근선 중간쯤에서 변곡점을 갖는 곡선
* 두개의 수평 점근선 사이에서 단조증가하면서 두 점근선 중간쯤에서 변곡점을 갖는 곡선
* (함수) 시그모이드 곡선을 나타내는 함수
* (함수) 시그모이드 곡선을 나타내는 함수
* : <math>S(t)={\dfrac {1}{1+e^{-t}}}</math>
* 로지스틱 또는 다항 회귀 출력(로그 확률)을 확률에 매핑하여 0~1 사이의 값을 반환하는 함수
* 시그모이드 함수의 공식은 다음과 같다.
:<math>y=\frac{1}{1+e^{-σ}}</math>
* 여기에서 로지스틱 회귀 문제의 <math>\sigma</math>는 다음과 같다.
:<math>\sigma = b + w_1 x_1 + w_2 x_2 + \cdots + w_n x_n</math>
* 즉, 시그모이드 함수는 <math>\sigma</math>를 0~1 사이의 확률로 변환한다.
* 일부 [[인공신경망|신경망]]에서는 시그모이드 함수가 [[활성화 함수]] 역할을 한다.


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==같이 보기==
==같이 보기==
* [[누적 분포 함수]]
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* [[Gompertz 함수]]
* [[ReLU]]
* [[단위 계단 함수]]
* [[로지트]]
* [[생장곡선]]
* [[베이불 분포]]
* [[쌍곡선 함수]]
* [[쌍곡선 함수]]
* [[소프트맥스 함수]]
* [[smoothstep]]
* [[베이불 분포]]
* [[로지스틱 함수]]
* [[로지스틱 함수]]
* [[로지스틱 분포]]
* [[로지스틱 분포]]
* [[로지스틱 회귀]]
* [[로지스틱 회귀]]
* [[로지트]]
* [[누적 분포 함수]]
* [[ReLU]]
* [[단위 계단 함수]]
* [[smoothstep]]
* [[Gompertz 함수]]
* [[생장곡선]]
* [[소프트맥스 함수]]
}}


==참고==
==참고==
* https://ko.wikipedia.org/wiki/시그모이드_함수
* {{위키백과}}
* {{위키낱말사전}}
* {{다음사전}}
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* {{네이버사전}}
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* {{리브레위키}}


[[분류: 함수]]
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[[분류: 곡선]]
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2021년 5월 30일 (일) 01:17 기준 최신판

1 개요[ | ]

sigmoid function, sigmoid curve, S curve
시그모이드 함수, 시그모이드 곡선, S 곡선
  • (곡선) S 모양의 곡선
  • 두개의 수평 점근선 사이에서 단조증가하면서 두 점근선 중간쯤에서 변곡점을 갖는 곡선
  • (함수) 시그모이드 곡선을 나타내는 함수
  • 로지스틱 또는 다항 회귀 출력(로그 확률)을 확률에 매핑하여 0~1 사이의 값을 반환하는 함수
  • 시그모이드 함수의 공식은 다음과 같다.
[math]\displaystyle{ y=\frac{1}{1+e^{-σ}} }[/math]
  • 여기에서 로지스틱 회귀 문제의 [math]\displaystyle{ \sigma }[/math]는 다음과 같다.
[math]\displaystyle{ \sigma = b + w_1 x_1 + w_2 x_2 + \cdots + w_n x_n }[/math]
  • 즉, 시그모이드 함수는 [math]\displaystyle{ \sigma }[/math]를 0~1 사이의 확률로 변환한다.
  • 일부 신경망에서는 시그모이드 함수가 활성화 함수 역할을 한다.

Logistic-curve.svg

Error Function.svg

Gjl-t(x).svg

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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