신경망모형에 관심이 있는 사람이라면 시그모이드 함수를 많이 들어봤을 것이다 시그모이드 함수란, S자형의 커브를 갖는 함수들을 일걷는다 로지스틱 함수, f(t)가 바로 대표적인 시그모이드 함수이다. 시그모이드 함수의 형태는 우리 주변에서 자주 발생하는 현상들을 나타내는데 적절하다. 대부분의 자연적, 사회적 현상의 경우에도 초기에는 그 증가 정도가 작다가 어느 순간이 되면 급격하게 변화 되며 결국 마지막에는 안정화되는 경항이 있다. 따라서 시그모이드 함수는 이러한 현상을 나타내기 위해서 주로 이용된다 뉴런도 작은 자극에는 작은 반응을 하다가 어느 정도 수준에 올라서면 급격한 반응이 있고 그 강도가 어느 정도 이상을 넘어가면 그 반응의 수준이 증가하지 않는 때턴을 보인다고 한다. 이러한 이유로 신경망 모형을 구성하는데 시그모이드 함수가 많이 사용된다.