« Fonction sigmoïde » : différence entre les versions


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==Définition==
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.


== Domaine ==
Voir '''[[logarithme de cote]]'''.
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
[[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'''
 
<br/>
<br/>
<br/>
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
<br/>
<br/>[https://datafranca.org/lexique/fonction-sigmoide-2/      ''Publié : datafranca.org'' ]
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Dernière version du 6 avril 2024 à 12:24

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