详细介绍sigmoid激活函数

Sigmoid激活函数是一种常用的非线性激活函数，它将输入的实数映射到一个范围在0到1之间的实数。Sigmoid函数的公式如下：

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

其中，$x$为输入值。

Sigmoid函数的导数可以通过链式法则计算得到：

$$f'(x) = f(x)(1-f(x))$$

Sigmoid函数具有如下特点：

1. 输出值范围在0到1之间，可以被解释为概率值；
2. 当输入值接近于正无穷或负无穷时，输出值趋近于1或0；
3. Sigmoid函数在中心位置处（即输入值为0处）的斜率最大，可以加速神经网络的训练速度。

然而，由于Sigmoid函数存在梯度消失和输出不以0为中心等问题，最近几年使用的越来越少，被ReLU等激活函数所取代。