En inteligencia artificial , especialmente visión por computadora y redes neuronales artificiales , una sigmoide dura es una función no suave que se utiliza en lugar de una función sigmoidea . Estos conservan la forma básica de un sigmoide, aumentando de 0 a 1, pero usando funciones más simples, especialmente funciones lineales por partes o funciones constantes por partes . Se prefieren cuando la velocidad de cálculo es más importante que la precisión.
Los ejemplos más extremos son la función de signo o función de paso de Heaviside , que va de −1 a 1 o de 0 a 1 (cuyo uso depende de la normalización) en 0. [1]
Otros ejemplos incluyen la biblioteca Theano , que proporciona dos aproximaciones: ultra_fast_sigmoid, que es una aproximación por partes de varias partes y hard_sigmoid, que es una aproximación lineal por partes de 3 partes (salida 0, línea con pendiente 0,2, salida 1). [2] [3]