Funzione sigmoidea: differenze tra le versioni

Versione delle 11:50, 17 mar 2023

Versione attuale delle 11:31, 9 set 2023

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== Funzioni sigmoidee nelle reti neurali ==

Le funzioni sigmoidee sono spesso usate nelle [[reteRete neurale artificiale|reti neurali]] per introdurre la [[non lineare|non linearità]] nel modello e/o per assicurarsi che determinati segnali rimangano all'interno di specifici intervalli. Un popolare elemento neurale artificiale computa la [[combinazione lineare]] dei relativi segnali in ingresso ed applica una funzione sigmoidea limitata al risultato; questo modello può essere visto come variante "regolare" del classico neurone soglia. Un motivo per la relativa popolarità nelle reti neurali è perché la funzione sigmoidea soddisfa questa proprietà:

:<math>\frac{d}{dt}{\rm sig}(t) = {\rm sig}(t) \left ( 1 - {\rm sig}(t) \right ) </math>