« Fonction sigmoïde » : différence entre les versions


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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Fonction qui met en correspondance le résultat d'une [[régression logistique]] ou [[régression logistique multinomiale|multinomiale]] ([[logarithme de probabilité]]) avec des probabilités et renvoie une valeur comprise entre 0 et 1.


[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
Voir '''[[logarithme de cote]]'''.
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
<br />


== Définition ==
==Français==
Fonction qui met en correspondance le résultat d'une régression logistique ou multinomiale (logarithme de probabilité) avec des probabilités et renvoie une valeur comprise entre 0 et 1. L'équation de la fonction sigmoïde est la suivante :
'''fonction sigmoïde''' 


[[Fichier:Sigmoide1.jpg]]
==Anglais==
<br />
'''sigmoid function'''
où , dans les problèmes de régression logistique, est simplement :
<br />
[[Fichier:Sigmoide2.jpg]]
<br />
<br />
En d'autres termes, la fonction sigmoïde convertit  en une probabilité comprise entre 0 et 1.
Dans certains réseaux de neurones, la fonction sigmoïde est utilisée comme fonction d'activation.
<br />


== Français ==
==Sources==
=== fonction sigmoïde  <small>n.f.</small>===
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]


 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
<br />
[[Category:Apprentissage profond]]
 
== Anglais ==
 
===  sigmoid function===
 
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 6 avril 2024 à 11:24

Définition

Fonction qui met en correspondance le résultat d'une régression logistique ou multinomiale (logarithme de probabilité) avec des probabilités et renvoie une valeur comprise entre 0 et 1.

Voir logarithme de cote.

Français

fonction sigmoïde

Anglais

sigmoid function

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche