Sigmoid Function

S型函数（英語：sigmoid function，或稱乙狀函數）是一種函数，因其函數圖像形状像字母S得名。其形狀曲線至少有2個焦點，也叫“二焦點曲線函數”。S型函数是有界、可微的实函数，在实数范围内均有取值，且导数恒为非负，有且只有一个拐点。S型函数和S型曲线指的是同一事物。 逻辑斯谛函数是一种常见的S型函数，其公式如下：

{[A]_{0}}{[B]_{0}}}e^{-([A]_{0}+[B]_{0})kt}}}} 典型的自催化反應等式圖形是雙彎曲函數（英语：Sigmoid Function）：反應起初進行地很慢，因為幾乎沒有催化劑存在。反應速率隨著反應進行使催化劑量增加而加快，之後隨著濃度減少而減慢。若實驗的反應物或產物

Feedforward Networks, SLFNs）的统一学习框架，包括但不限于Sigmoid网路、Radial Basis Function (RBF)网路、阈值网路、三角网路、模糊推理系统、傅里叶级数 、 拉普拉斯变换、小波网路等。这些年取得的主要成果之一是在理论上成功地证明了

Adoption in Excel with a simplified s-curve （页面存档备份，存于互联网档案馆） 埃里克·韦斯坦因. Sigmoid Function. MathWorld.  Online experiments with JSXGraph （页面存档备份，存于互联网档案馆）

Statistics. 2011. （原始内容存档 (PDF)于2018-06-19）.  Sigmoid-Weighted Linear Units for Neural Network Function Approximation in Reinforcement Learning. [2018-06-13]