sigmoid 函数是一种常用的激活
函数，它将输入的实数映射到一个范围在0到1之间的值。其数学表达式为：
f(x) = 1 / (1 + e^(-x))
其中，e是自然对数的底数。
sigmoid 函数的图像呈现出"S"形曲线，因此也被称为S型
函数。
sigmoid 函数在机器学习和神经网络中广泛应用，主要有以下几个特点：
1. 输出范围在0到1之间：
sigmoid 函数的输出值总是在0到1之间，这使得它特别适合用于二分类问题，可以将输出解释为概率。
2. 平滑且可导：
sigmoid 函数在整个定义域内都是连续且可导的，这对于梯度下降等优化
算法的使用非常重要。
3. 值域中心在0.5：当输入接近0时，
sigmoid 函数的输出值接近0.5，这使得它在神经网络中可以起到对输入进行归一化的作用。
4. 容易造成梯度消失：当输入非常大或非常小时，
sigmoid 函数的导数接近于0，这会导致梯度消失的问题，影响模型的训练效果。
相关问题:
1.
sigmoid 函数的数学表达式是什么？
2.
sigmoid 函数有哪些特点？
3.
sigmoid 函数在机器学习中的应用有哪些？
4.
sigmoid 函数存在的问题是什么？
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