الدالة السينية sigmoid function أو دالة سيجمويد هي دالة رياضية لها منحنى على شكل حرف “S”. يتم استخدامها بشكل شائع في مجالات مختلفة مثل التعلم الآلي و الشبكات العصبية ِANN و الانحدار اللوجستي. الشكل العام للدالة السينية هو:
حيث x هي بيانات الإدخال ، و e هو الثابت الرياضي الذي يساوي تقريبًا 2.71828 ، و f (x) هي قيمة الإخراج التي تتراوح بين 0 و 1 ، c1 و c2 ثوابت.
للدالة السينية العديد من الخصائص المهمة التي تجعلها مفيدة في التعلم الآلي. أولاً ، إنها دالة غير خطية ، مما يعني أنها يمكن أن تمثل علاقات معقدة بين بيانات الإدخال والإخراج. ثانيًا ، إنه قابل للتفاضل ، وهو أمر مهم لاستخدام خوارزميات التحسين القائمة على التدرج الإشتقاقي لتعلم معلمات نموذج التعلم الآلي. ثالثا ، للدالة السينية تفسير احتمالي ، حيث يمكن استخدامها لتقدير احتمالية نتيجة ثنائية بالنظر إلى بيانات الإدخال.
ومع ذلك ، فإن الدالة السينية لها بعض السيلبيات أيضا.أهمها هو أن ناتجها يتشبع عند 0 أو 1 حيث يصبح الإدخال كبيرًا جدًا أو صغيرًا جدًا ، على التوالي. يمكن أن يتسبب هذا في مشاكل مع خوارزميات التحسين القائمة على التدرج الإشتقاقي، حيث تصبح التدرجات صغيرة جدًا ويمكن أن تصبح عملية التعلم بطيئة جدًا. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الدالة السينية ليست دائمًا الخيار الأفضل لجميع مسائل التعلم الآلي ، حيث قد تكون الأنواع الأخرى من دوال التنشيط أكثر ملاءمة اعتمادًا على طبيعة المسألة المراد حلها والبيانات المستخدمة.
