sigmoid

sigmoid函数是一种常见的非线性激活函数，其数学形式为f(x) = 1 / (1 + e^-x)。它在神经网络中起着至关重要的作用，因为它能够将任何实数映射到(0,1)之间，从而使得网络的输出可以被解释为概率。此外，sigmoid函数的导数非常易于计算，因此在反向传播算法中被广泛使用。然而，sigmoid函数也存在一些缺点，例如在输入值非常大或非常小的情况下，它的梯度会变得非常接近于零，这可能会导致梯度消失的问题。因此，在实际应用中，我们通常会选择其他更为有效的激活函数，如ReLU、tanh等。