当一个神经元的激活函数是一个 Sigmoid函数时,这个单元的输出保证总是介于0和1之间。此外,由于 Sigmoid是一个非线性函数,这个单元的输出将是一个非线性函数的加权和的输入。这种以Sigmoid函数为激活函数的神经元被称为sigmoid unit 。
2. 线性与非线性可分性?
假设我们有一个典型的分类问题,我们在空间中有一组点,每个点被分配一个类标签。如果一条直线(或 n 维空间中的一个超平面)可以将这两类分开,那么我们就有一个线性可分问题。另一方面,如果一条直线不足以划分这两类,那么我们就有一个非线性可分问题。下图显示了二维空间中的数据。每个点被分配一个红色或蓝色的类标签。左图显示了一个线性可分问题,该问题需要一个线性边界来区分两类问题。右图显示了一个非线性可分问题,需要一个非线性决策边界。