介绍一下激活函数中的Sigmoid函数

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，其数学表达式为：

$$\sigma(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$$

其中，$x$为输入值。Sigmoid函数的输出值在0到1之间，具有平滑的S形曲线。

Sigmoid函数在神经网络中的作用是将输入值映射到0到1之间的概率值，用于分类问题的输出。Sigmoid函数的导数具有简单的形式，可以方便地用于反向传播算法中的梯度计算。但是，Sigmoid函数在输入值较大或较小时，其导数趋近于0，容易出现梯度消失的问题，影响神经网络的训练效果。因此，在实际应用中，Sigmoid函数往往被其他激活函数所取代，如ReLU函数、LeakyReLU函数等。