Yapay Sinir Aglar Aktivasyon Fonksiyonu Nedir?
Yapay sinir aglar (YSA), insan beyninin ozelliklerini taklit eden ogrenme algoritmalarnn bir grup olarak adlandrlan yapay zeka yontemleridir. YSA, bir araya getirilmis bir dizi dugum ve baglantlar araclgyla, girdi verilerinin cktlarn tahmin etmek icin kullanlan karmask modellerdir. Bu modellerin calsmasn saglamak icin, her dugumun bir aktivasyon fonksiyonu vardr. Bu fonksiyon, dugumun girdi verilerini ckt verilerine donusturmesini saglar. Bu makale, YSA'da aktivasyon fonksiyonlarnn neler oldugunu ve ne ise yaradklarn acklamaya calsacaktr.
Aktivasyon Fonksiyonlarnn Ozellikleri
Yapay Sinir Aglarnda aktivasyon fonksiyonu, dugumlerin girdi verilerini ckt verilerine donusturmesini saglayan bir fonksiyondur. Bu fonksiyonlar, dugumlerin calsmasn acklamak icin kullanlr. Fonksiyonlar, dugumlerin calsmasnn nasl oldugunu gosterir ve dugumlerin ne kadar etkili calsacagn belirler.
Aktivasyon fonksiyonlar, snflandrma ve regresyon problemlerinin cozumu icin kullanlr. Bunlar, girdi verilerinin ckt verilerine donusturulmesinde kritik bir rol oynar ve dugumlerin calsmasn saglar. Ozellikle, aktivasyon fonksiyonlar, dugumlerin girdi verilerinin ckt verilerine donusmesinde onemli bir etkiye sahiptir.
Aktivasyon Fonksiyonlarnn Turleri
Yapay Sinir Aglar aktivasyon fonksiyonlarnn bircok farkl turu vardr. Bu fonksiyonlarn en yaygn olarak kullanlanlar sigmoid, tanh, relu ve lineer fonksiyonlardr.
Sigmoid fonksiyonlar, cogunlukla snflandrma ve regresyon problemlerinde kullanlr. Genellikle, bu fonksiyonlar, cktlar 0 ile 1 arasnda snrlayan ve dugumun cktsnn snflandrlmasnda kullanlan bir cktya sahip olmasn saglar.
Tanh fonksiyonlar, cogunlukla snflandrma ve regresyon problemlerinde kullanlr.
Yapay sinir aglar (YSA), insan beyninin ozelliklerini taklit eden ogrenme algoritmalarnn bir grup olarak adlandrlan yapay zeka yontemleridir. YSA, bir araya getirilmis bir dizi dugum ve baglantlar araclgyla, girdi verilerinin cktlarn tahmin etmek icin kullanlan karmask modellerdir. Bu modellerin calsmasn saglamak icin, her dugumun bir aktivasyon fonksiyonu vardr. Bu fonksiyon, dugumun girdi verilerini ckt verilerine donusturmesini saglar. Bu makale, YSA'da aktivasyon fonksiyonlarnn neler oldugunu ve ne ise yaradklarn acklamaya calsacaktr.
Aktivasyon Fonksiyonlarnn Ozellikleri
Yapay Sinir Aglarnda aktivasyon fonksiyonu, dugumlerin girdi verilerini ckt verilerine donusturmesini saglayan bir fonksiyondur. Bu fonksiyonlar, dugumlerin calsmasn acklamak icin kullanlr. Fonksiyonlar, dugumlerin calsmasnn nasl oldugunu gosterir ve dugumlerin ne kadar etkili calsacagn belirler.
Aktivasyon fonksiyonlar, snflandrma ve regresyon problemlerinin cozumu icin kullanlr. Bunlar, girdi verilerinin ckt verilerine donusturulmesinde kritik bir rol oynar ve dugumlerin calsmasn saglar. Ozellikle, aktivasyon fonksiyonlar, dugumlerin girdi verilerinin ckt verilerine donusmesinde onemli bir etkiye sahiptir.
Aktivasyon Fonksiyonlarnn Turleri
Yapay Sinir Aglar aktivasyon fonksiyonlarnn bircok farkl turu vardr. Bu fonksiyonlarn en yaygn olarak kullanlanlar sigmoid, tanh, relu ve lineer fonksiyonlardr.
Sigmoid fonksiyonlar, cogunlukla snflandrma ve regresyon problemlerinde kullanlr. Genellikle, bu fonksiyonlar, cktlar 0 ile 1 arasnda snrlayan ve dugumun cktsnn snflandrlmasnda kullanlan bir cktya sahip olmasn saglar.
Tanh fonksiyonlar, cogunlukla snflandrma ve regresyon problemlerinde kullanlr.