［活性化関数］シグモイド関数（Sigmoid function）とは？

用語「シグモイド関数（Sigmoid function）」について説明。座標点（0, 0.5）を基点（変曲点）として点対称となるS字型の滑らかな曲線で、「0」～「1」の間の値を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。 連載目次 用語解説 AI／機械学習のニューラルネットワークにおけるシグモイド関数（Sigmoid function、厳密には標準シグモイド関数：Standard sigmoid function）とは、あらゆる入力値を0.0～1.0の範囲の数値に変換して出力する関数である。 図1に示すように、座標点(0, 0.5)を基点（変曲点）として点対称で、S（＝ς：シグマ）字型曲線のグラフになるため、「シグモイド関数」と呼ばれる。 ニューラルネットワークの基礎となっている情報処理モデル「パーセプトロン」（後日解説）では「ステップ関数」という活性化関数が用いられていた。しかし、「

[hirose504]

“シグモイド関数（Sigmoid function）とは、あらゆる入力値を0.0～1.0の範囲の数値に変換して出力する関数”

[misshiki]

“座標点（0, 0.5）を基点（変曲点）として点対称となるS字型の滑らかな曲線で、「0」～「1」の間の値を返す、ニューラルネットワークの活性化関数”