sigmoid 是什么

在深度学习中，Sigmoid是一种常用的激活函数之一，通常用于输出介于0到1之间的概率值。Sigmoid函数可以用数学公式表示为$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$。其中x表示输入的数据。Sigmoid函数将输入的值映射到了0和1之间，具有良好的非线性特性。Sigmoid函数在输入的绝对值很大或很小的时候，梯度会变得非常小，从而导致梯度消失或爆炸的问题，这是Sigmoid函数所固有的缺陷，因此在实际应用中，有更为有效的替代方案，例如ReLU和Swish等。

组成：输入门由一个sigmoid激活函数和一个tanh激活函数组成。sigmoid函数决定哪些信息是重要的，而tanh函数则生成新的候选信息。 [^1]。组成：输出门同样由一个sigmoid激活函数和一个tanh激活函数组成。sigmoid函数决定哪些信息应该被输出，而tanh函数则处理记忆单元的状态以准备输出。 [^2]。