• Buradasın

    Sigmoid fonksiyonu nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sigmoid fonksiyonu, makine öğrenimi ve derin öğrenmede kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur 12.
    Özellikleri:
    • Şekil: Karakteristik "S" şeklinde veya sigmoidal bir eğri üretir 13.
    • Amaç: Gerçek değerli sayıları 0 ile 1 arasında bir aralığa "sıkıştırır" 12. Bu, olasılığı temsil eder 12.
    • Kullanım Alanları:
      • İkili sınıflandırma 12. Bir girdinin pozitif sınıfa ait olma olasılığını hesaplar 12.
      • Çok etiketli sınıflandırma 1. Her bir çıkış nöronuna bağımsız olarak olasılık atar 1.
      • RNN'lerde geçit mekanizmaları 1. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Geçitli Tekrarlayan Birimler (GRU) gibi ağlarda bilgi akışını kontrol eder 1.
    Dezavantajları:
    • Kaybolan gradyan sorunu 12. Türevi uç noktalarda çok küçüktür, bu da derin ağlarda geriye doğru öğrenme sırasında gradyanların kaybolmasına ve öğrenmenin durmasına yol açabilir 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. avys.omu.edu.tr
        1
      2. mindthegraph.com
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. elektrikport.com
        4
      5. deepai.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Sigmoid eğrisi nerelerde kullanılır?

    Sigmoid eğrisi, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Sigmoid fonksiyonu, özellikle binary sınıflandırma problemlerinde kullanılır. Büyüme Modelleri: Sigmoid desen, birçok organizmanın yaşamları boyunca geçirdiği farklı büyüme evrelerini açıklamak için kullanılır. İstatistik: Sigmoid eğrileri, lojistik dağılım, normal dağılım ve Student'in t dağılımı gibi dağılımların birikimli dağılım fonksiyonu olarak istatistikte yer alır.
    5 kaynak

    Sigmoidal aktivasyon fonksiyonu ne işe yarar?

    Sigmoidal aktivasyon fonksiyonu, yapay sinir ağlarında gerçek dünyadaki doğrusal olmayan özellikleri tanıtmak için kullanılır. Bu fonksiyonun başlıca görevleri: - Sınıflandırma: Özellikle ikili sınıflandırma problemlerinde, bir olayın gerçekleşme olasılığını tahmin etmek için kullanılır. - Olasılık yorumu: Çıkış değerleri 0 ile 1 arasında olduğundan, ham çıktıları (logitler) daha kolay yorumlanabilen olasılık değerlerine dönüştürür. - Geri yayılım: Türevlenebilir olması sayesinde, geri yayılma ve gradyan inişi gibi gradyan tabanlı optimizasyon yöntemlerini kullanarak sinir ağlarını eğitmeyi mümkün kılar.
    5 kaynak

    Sigmoid ve ReLU aktivasyon arasındaki fark nedir?

    Sigmoid ve ReLU aktivasyon fonksiyonları arasındaki temel farklar şunlardır: Çıktı Aralığı: Sigmoid fonksiyonu, çıktı değerlerini 0 ile 1 arasında sınırlar. ReLU (Rectified Linear Unit), çıktı değerlerini 0 ile pozitif değerler arasında [0, ∞) alır. Gradient Sorunu: Sigmoid fonksiyonu, büyük pozitif veya negatif değerlerde gradyanın çok küçük olmasına yol açan "vanishing gradient" sorununa sahiptir. ReLU, bu sorunu yaşamaz; pozitif girişlerde gradyan sabittir, bu da öğrenmeyi hızlandırır. Sıfır Merkezlilik: Sigmoid fonksiyonu, 0 merkezli değildir. ReLU, 0 merkezli değildir, bu da bazı nöronların etkisiz hale gelmesine neden olabilir. Hesaplama Hızı: ReLU, basit hesaplama yapısı sayesinde sigmoid ve tanh'tan daha hızlıdır. Kullanım Alanı: Sigmoid, özellikle ikili sınıflandırma görevlerinde kullanılır. ReLU, derin sinir ağlarının gizli katmanlarında yaygın olarak tercih edilir.
    5 kaynak

    Tanh ve sigmoid farkı nedir?

    Tanh (hiperbolik tanjant) ve sigmoid aktivasyon fonksiyonlarının farkı şu şekildedir: - Çıktı Aralığı: Sigmoid fonksiyonu 0 ile 1 arasında değer üretirken, tanh fonksiyonu -1 ile 1 arasında değer üretir. - Sıfır Merkezli Olma: Tanh fonksiyonu sıfır merkezli iken, sigmoid fonksiyonu değildir. - Gradyan Akışı: Tanh, hem pozitif hem de negatif çıktılar üretebildiği için gradyanların yönünü değiştirebilirken, sigmoid'in gradyanları her zaman pozitiftir. Her iki fonksiyon da derin sinir ağlarında kullanılsa da, tanh günümüzde daha yaygın olarak tercih edilmektedir.
    5 kaynak