Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。 在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间。

A sigmoid function is convex for values less than a particular point, and it is concave for values greater than that point: in many of the examples here, that point is 0.

Dec 27, 2025 · 文章浏览阅读10w+次，点赞200次，收藏1k次。 本文详细探讨了Sigmoid函数在机器学习中的应用，包括其定义、性质、优缺点及在神经网络中的作用，涵盖了导数表达式和图像示例。

Aug 6, 2024 · 机器学习中，常常见到两个函数名称：sigmoid和softmax。 前者在神经网络中反复出现，也被称为神经元的激活函数；后者则出现在很多分类算法中，尤其是多分类的场景，用来判断哪种 …

1. 由来 Sigmoid （S 形函数）是一种经典的激活函数，最早应用于神经网络的早期研究中。 它是 逻辑斯蒂回归 的一部分，并在机器学习和深度学习模型中广泛使用。 Sigmoid 函数能够将输入值映射到 [0, …

S型函数 （英語： sigmoid function，或稱 乙狀函數）是一種 函数，因其 函數圖像 形状像字母 S 得名。 其形狀曲線至少有2個焦點，也叫“二焦點曲線函數”。 S型函数是 有界 、 可微 的实函数，在实数范 …

sigmoid function, mathematical function that graphs as a distinctive S-shaped curve. The mathematical representation of the sigmoid function is an exponential equation of the form σ (x) = 1/(1 + e−x), …

Jul 23, 2025 · Sigmoid is a mathematical function that maps any real-valued number into a value between 0 and 1. Its characteristic "S"-shaped curve makes it particularly useful in scenarios where …

Sigmoid激活函数Sigmoid函数，又称logistic函数，是最早使用的激活函数之一。 但是由于其固有存在的一些缺点，如今很少将其作为激活函数，但是依然常用于二分类问题中的概率划分。 函数表达式 …

Oct 19, 2025 · 应用场景：二分类输出层、概率估计 现代替代：在隐藏层中多被ReLU等函数替代，避免梯度消失 Sigmoid函数是深度学习发展历程中的重要 组成部分，虽然现在在隐藏层中使用较少，但 …