Sa(x) = 1 / (1 + e^-ax) = (tanh(ax/2) + 1 )/ 2
生物の神経細胞が持つ性質をモデル化
aはゲイン
狭義のシグモイド関数は
S1(x) = 1 / (1 + e^-x) = (tanh(x/2) + 1 )/ 2
y= 0, y = 1
limx→∞Sa(x) = 1
limx→-∞Sa(x) = 0
x=0
Sa(0) = 1/2
個体群増加や閾値以上で起きる反応
ゲイン(a)が大きいほどカーブが急激になる
入力した値を0から1の間に収める
シグモイド関数は微分ができる
シグモイド関数の微分と正規分布関数はにており、計算がしやすい
ロジスティック回帰はシグモイド関数と同じ形
ニューラルネットワークは学習する際に微分を含む計算を行う ステップ関数は微分するとゼロになる シグモイド関数は微分してもゼロにならない
