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Sigmoid函数，即。是神经元的非线性作用函数。广泛应用在神经网络中。

神经网络的学习是基于一组样本进行的，它包括输入和输出（这里用期望输出表示），输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应。最初神经网络的权值（Weight）和阈值（Threshold）是任意给定的，学习就是逐渐调整权值和阈值使得网络的实际输出和期望输出一致。

给定以下的总输入，我们可以基于sigmoid函数得到连续的输出，其中sigmoid函数的定义如下

该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x=0时，y=1/2.

阈值化或者阶梯化： 

        增加该连接的权值，也就是增加总输入，可以使sigmoid函数越来越趋近于阈值函数，或者叫阶梯函数。将总输入变为原来的5倍，则sigmoid函数变为如下的形式：

线性化：

只要w为非零值，即使w非常小，ς(wx)最终都会趋近于y=0和y=1. 下图为w=0.1，-7<x<7时的sigmoid函数，看上去y是取值范围在0.35到0.65 之间的一条直线。

但如果同样是w=0.1，当-25<x<25时，该曲线变成如下的形式，此时可以明显地看出，y的取值仍然趋近于y=0和y=1。

有上面的图可以看出，当w=0.1时，sigmoid函数仍然不是一个线性函数，但当x在-6到6之间时，可以近似将其看作是带有斜率的线性函数。因此，在实际应用中，如果x的取值范围始终在-6到6之间，利用sigmoid函数，我们就可以得到一个带有一定斜率的线性输出结果。

接下来，我们再来看下面这种极端情况，当w=0.0001时，即使-25<x<25，sigmoid函数曲线仍然看上去是一直线，而且斜率几乎为0.

但如果我们把x的取值范围扩展到-10000到10000，就可以发现，sigmoid函数仍然最终趋近于y=0和y=1。

用sigmoid函数近似得到不同斜率的线性函数：

实际应用中，只要x的取值始终在某个特定的范围之内，我们总可以将sigmoid函数近似为，在该范围内成立的不同斜率的线性函数。

举个例子来说，当x的取值范围在-30到30之间时，通过去不同的权值w，即可将sigmoid函数近似为不同斜率的线性函数。

以上这些不同权值下的sigmoid函数都是以x=0为中心对称的，此时可以看作是阈值为0时的函数形式。通过改变阈值，即可得到沿不同阈值中心对称的sigmoid函数。

y = ς(x-t)

其中t表示该节点的阈值。正与前文提到的，与权值一样，阈值也可以通过神经网络学习算法得到。下图中，sigmoid函数关于x=3中心对称。

因此，sigmoid函数的一般形式为

ς(ax+b)

    当a不为0时， sigmoid函数不是线性函数。其输出结果在0到1之间。

     当a为0时，y=ς(b)，为线性常量。通过取不同的b值，即可得到0到1之间的任何常量。

     a可以去任何的正数或者负数，分数或者倍数，b可以为正，也可以为负。

     当a<0时，sigmoid函数曲线如下图所示。此时，当x取极小负值时，可以激活神经元。

sigmoid曲线在某点的斜率

sigmoid函数的一般形式可以简化为 y = ς(z) 

其中 z = ax+b 

因此，其在某点的斜率，也就是一阶导为

注意到，y的去取值范围在开区间的0到1之间，

当a>0时，所有点处的斜率都是正的，当y=1/2时，曲线最陡/斜率最大。

当a<0时，所有点处的斜率都是负的，当y=1/2时，曲线最陡/斜率最小（负值）。

当a=1,b=0时，sigmoid曲线在某点斜率的极值

其一阶导推导过程如下图所示

由此可以看出，该曲线在某点处的切线斜率为y (1-y) 。通过对斜率再求导可以看出，其斜率在y=1/2处，取得最大值。

From:http://computing.dcu.ie/~humphrys/Notes/Neural/sigmoid.html

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