sigmoid函数做激活函数的有点

sigmoid函数具有如下优点：

1. 输出值映射到[0,1]之间，可以方便地转化为概率值，适用于二分类问题；
2. 可以通过改变参数值，调整函数的输出形状，具有一定的灵活性；
3. 在输入比较小或者比较大的情况下，输出值变化比较敏感，因此可以用来在这些区间内进行较为精细的分类或预测。

但是，sigmoid函数也存在以下缺点：

1. 在输入较大或者较小的时候，容易产生梯度消失或梯度爆炸问题，导致模型训练不稳定；
2. sigmoid函数的输出不是以0为中心的，而是以0.5为中心的，因此当输入比较大或者比较小的时候，导致梯度变化较小，模型学习效果不佳；
3. sigmoid函数的计算量较大，因为它需要进行指数运算。

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LSTM门控单元为什么选择sigmoid函数作为激活函数

LSTM中的门控单元需要决定哪些信息应该被忘记，哪些信息应该被保留，并且应该增加哪些新信息。sigmoid函数具有值域在0到1之间的特性，因此它可以用于控制这些决策。当sigmoid函数的输出接近0时，数据将被忘记；当接近1时，数据将被保留。对于输入门和遗忘门，sigmoid函数的使用使得我们能够更好地控制信息的流动，从而提高网络的效率和准确性。

sigmoid函数(对数几率函数)相对于单位阶跃函数有哪些好处？ A、 sigmoid函数可微分 B、 sigmoid函数处处连续 C、 sigmoid函数不是单调的 D、 sigmoid函数最多计算二阶导

sigmoid函数（对数几率函数）相对于单位阶跃函数的好处如下：
A、sigmoid函数是可微分的，在神经网络中使用sigmoid函数作为激活函数，可以进行反向传播算法，从而实现神经网络的训练。
B、sigmoid函数是处处连续的，这种性质使得神经网络在进行优化的时候更加平滑，减少了梯度爆炸或梯度消失的可能性。
C、sigmoid函数不是单调的，这种非单调性使得神经网络可以学习更加复杂的关系。
D、sigmoid函数的二阶导数最多只有一次，这种性质使得神经网络的训练更加高效。