sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入的实数映射到一个范围在0到1之间的值。其数学表达式为：
f(x) = 1 / (1 + e^(-x))
其中，e是自然对数的底数。sigmoid函数的图像呈现出"S"形曲线，因此也被称为S型函数。
sigmoid函数在机器学习和神经网络中广泛应用，主要有以下几个特点：
- 输出范围在0到1之间：sigmoid函数的输出值总是在0到1之间，这使得它特别适合用于二分类问题，可以将输出解释为概率。
- 平滑且可导：sigmoid函数在整个定义域内都是连续且可导的，这对于梯度下降等优化算法的使用非常重要。
- 值域中心在0.5：当输入接近0时，sigmoid函数的输出值接近0.5，这使得它在神经网络中可以起到对输入进行归一化的作用。
- 容易造成梯度消失：当输入非常大或非常小时，sigmoid函数的导数接近于0，这会导致梯度消失的问题，影响模型的训练效果。
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