激活函数sigmoid怎么读

激活函数Sigmoid是神经网络中常用的一种激活函数，其英文全称为Sigmoid Function，中文读作“西格马函数”。 在神经网络中，激活函数的作用是引入非线性因素，使得神经网络能够学习和模拟复杂的函数关系。Sigmoid函数因其特殊的S形曲线而得名。

Sigmoid函数的数学表达式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其中e是自然对数的底数。当输入x取值趋于负无穷时，函数值趋近于0；当输入x取值趋于正无穷时，函数值趋近于1。这意味着，Sigmoid函数可以将输入的实数值映射到(0, 1)区间内。

读音方面，“Sigmoid”一词在英语中的发音为/ˈsɪɡmɔɪd/，其中“sig”读作“西格”，“moid”读作“莫伊德”。需要注意的是，中文中通常将“Sigmoid”直接音译为“西格马”，这种读法虽然与英文发音不完全一致，但在国内学术界和工程实践中已广泛接受。

除了在神经网络中作为激活函数外，Sigmoid函数还在概率论、统计学等领域有着广泛的应用。例如，在逻辑回归模型中，Sigmoid函数用于将线性组合的结果转换为概率值。

总结来说，激活函数Sigmoid的正确读音为/ˈsɪɡmɔɪd/，中文可音译为“西格马”。它是一种在神经网络和各种数学模型中广泛应用的S形曲线函数，具有将实数值映射到(0, 1)区间的特性。