RL Researcher

1. Sigmoid Function sigmoid함수는로지스틱 회귀분석 또는 Neural Network의 binaray classification 마지막 레이어의 활성함수로 사용합니다. $$\sigma (x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$$ 로지스틱 회귀분석이란? - 데이터를 두개의 그룹으로 분류하는 가장 기본적인 방법입니다. ※ 회귀분석과의 차이는 사용자가 원하는 것이 실수인 예측값이기 때문에 종속변수의 범위가 실수이지만 로지스틱 회귀분석에서는 종속변수 y의 값이 0 또는 1을 가집니다. 따라서, 로지스틱 회귀분석을 사용할 때는 주어진 데이터를 분류할 때 0인지 1인지 예측하는 모델을 만들어야 합니다. sigmoid 함수는 별로 인기가 없었다가, Gradient vanishing이라는 널리 알..