WikiSort.ru - Не сортированное

Машинное обучение и data mining

Задачи Задача классификации Обучение без учителя Обучение с частичным привлечением учителя Регрессионный анализ AutoML Ассоциативные правила Выделение признаков Обучение признакам Обучение ранжированию Грамматический вывод Онлайновое обучение

Обучение с учителем Метод k-ближайших соседей Наивный байесовский классификатор Дерево решений Метод опорных векторов Линейная регрессия Логистическая регрессия Перцептрон Ансамбли моделей (Бэггинг, Бустинг, Random forest) Метод релевантных векторов

Кластерный анализ Метод k-средних Метод нечёткой кластеризации Иерархическая кластеризация EM-алгоритм BIRCH CURE DBSCAN OPTICS Mean-shift

Снижение размерности Факторный анализ Метод главных компонент CCA ICA LDA Неотрицательное матричное разложение t-SNE

Структурное прогнозирование Графовая вероятностная модель (Байесовская сеть, Скрытая марковская модель, CRF)

Выявление аномалий Метод k-ближайших соседей Локальный уровень выброса

Графовые вероятностные модели Байесовская сеть Марковская сеть Скрытая марковская модель

Искусственные нейронные сети Ограниченная машина Больцмана Самоорганизующаяся карта Функция активации (Сигмоида, Softmax, Радиально-базисная функция) Метод обратного распространения ошибки Глубокое обучение Многослойный перцептрон Рекуррентная нейронная сеть (Долгая краткосрочная память, Управляемый рекуррентный блок) Свёрточная нейронная сеть (U-Net) Автокодировщик

Обучение с подкреплением Марковский процесс Уравнение Беллмана Жадный алгоритм Q-learning SARSA Temporal difference (TD)

Теория Теория Вапника — Червоненкиса Дилемма смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения

Журналы и конференции NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG

Глоссарий Глоссарий по машинному обучению

Статьи по теме List of datasets for machine-learning research Outline of machine learning

Сигмо́ида — это гладкая монотонная возрастающая нелинейная функция, имеющая форму буквы «S», которая часто применяется для «сглаживания» значений некоторой величины.

Часто под сигмоидой понимают логистическую функцию

${\displaystyle \sigma (x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}.}$

Сигмоида ограничена двумя горизонтальными асимптотами, к которым стремится при стремлении аргумента к ${\displaystyle \pm \infty .}$ В зависимости от соглашения, этими асимптотами могут быть y = ±1 (в ${\displaystyle \pm \infty }$ ) либо y = 0 в ${\displaystyle -\infty }$ и y = +1 в ${\displaystyle +\infty }$ .

Производная сигмоиды представляет собой колоколообразную кривую с максимумом в нуле, асимптотически стремящуюся к нулю в ${\displaystyle +\infty }$ .

Семейство функций класса сигмоид

В семейство функций класса сигмоид входят такие функции, как арктангенс, гиперболический тангенс и другие функции подобного вида.

• Функция Ферми — Дирака (экспоненциальная сигмоида):

${\displaystyle f(x)={\frac {1}{1+e^{-2\alpha x}}},\quad \alpha >0.}$

• Рациональная сигмоида:

${\displaystyle f(x)={\frac {x}{|x|+\alpha }},\quad \alpha >0.}$

• Арктангенс:

${\displaystyle f(x)=\operatorname {arctg} x.}$

• Гиперболический тангенс:

${\displaystyle f(x)=\operatorname {th} {\frac {x}{\alpha }}={\frac {e^{\frac {x}{\alpha }}-e^{-{\frac {x}{\alpha }}}}{e^{\frac {x}{\alpha }}+e^{-{\frac {x}{\alpha }}}}}.}$

• Гладкая ступенька N-го порядка:

${\displaystyle f(x)={\begin{cases}\left(\int _{0}^{1}{\big (}1-u^{2}{\big )}^{N}\ du\right)^{-1}\int _{0}^{x}{\big (}1-u^{2}{\big )}^{N}\ du\quad &|x|\leq 1\\\operatorname {sgn} (x)&|x|\geq 1\\\end{cases}}\,\quad N\geq 1}$

• Корневая сигмоида:

${\displaystyle f(x)={\frac {x}{\sqrt {1+x^{2}}}}.}$

• Логистическая функция:

${\displaystyle f(x)=(1+e^{-x})^{-1}.}$

• Обобщённая логистическая функция:

${\displaystyle f(x)=(1+e^{-x})^{-\alpha },\quad \alpha >0.}$

• Функция ошибок:

${\displaystyle f(x)=\operatorname {erf} (x)={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\int _{0}^{x}e^{-t^{2}}\,dt.}$

• Функция Гудермана:

${\displaystyle f(x)=\operatorname {gd} x=\int _{0}^{x}{\frac {1}{\cosh t}}\,dt=\operatorname {arctg} (\operatorname {sh} x).}$

Применение

См. также

• Искусственная нейронная сеть
• Перцептрон
• Модифицированный гиперболический тангенс

Литература

• Mitchell, Tom M. Machine Learning. — WCB–McGraw–Hill, 1997. — ISBN 0-07-042807-7.

Примечания

Ссылки

• Сравнение быстроты нескольких программных реализаций гиперболического тангенса
• Continuous output, the sigmoid function (англ.).

Необходимо проверить качество перевода и привести статью в соответствие со стилистическими правилами Википедии. Вы можете помочь улучшить эту статью, исправив в ней ошибки. Оригинал не указан. Пожалуйста, укажите его.