• 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

    Tanh ve sigmoid farkı nedir?

    Tanh (Hiperbolik Tanjant) ve Sigmoid arasındaki temel farklar şunlardır: Çıkış Aralığı: Sigmoid fonksiyonu (0, 1) arasında değer alırken, Tanh fonksiyonu (-1, 1) arasında değer alır. Sıfır Merkezli Olma: Tanh, sıfır merkezli bir çıkış aralığına sahiptir, bu da model eğitimi sırasında gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmalarının daha hızlı yakınsamasına yardımcı olabilir. Gradient Ölümü: Her iki fonksiyon da gradient ölümü (vanishing gradient) sorunuyla karşılaşabilir, ancak Tanh, sıfır etrafında daha dik gradyanlara sahip olduğu için bu sorunu bir dereceye kadar azaltabilir. Hesaplama Maliyeti: Tanh, hiperbolik hesaplamalar içerdiği için ReLU gibi daha basit fonksiyonlara göre hesaplama açısından biraz daha pahalıdır. Kullanım Alanları: Sigmoid: Özellikle olasılığı bir çıktı olarak tahmin etmemiz gereken modellerde (örneğin, ikili sınıflandırma) kullanılır. Tanh: Sıfır merkezli yapısı nedeniyle gizli katmanlarda ve tekrarlayan sinir ağlarında (RNN) tercih edilir.
    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

    Sigmoidal aktivasyon fonksiyonu ne işe yarar?

    Sigmoidal aktivasyon fonksiyonunun temel işlevleri: Girdi değerlerini [0,1] aralığına sıkıştırmak. Karmaşık kalıpları öğrenmek. İkili sınıflandırma yapmak. Geçit mekanizmalarında kullanmak. Sigmoidal aktivasyon fonksiyonunun "kaybolan gradyan problemi" gibi dezavantajları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    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