• Buradasın

    Softplus fonksiyonu nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Softplus fonksiyonu, matematik ve makine öğreniminde kullanılan, ReLU (rectified linear unit) fonksiyonunun yumuşak bir yaklaşımı olan analitik bir fonksiyondur 234.
    Softplus fonksiyonu, f(x) = ln(1 + e^x) şeklinde tanımlanır 123. Burada:
    • x, fonksiyonun girişidir 3;
    • ln, doğal logaritmayı ifade eder 3.
    Softplus fonksiyonunun bazı özellikleri:
    • Çıktısı her zaman pozitiftir 3.
    • Sürekli ve türevlenebilir bir yapıya sahiptir, ReLU'nun sıfır noktasında yaşadığı keskin köşeden yoksundur 3.
    • Negatif girişler için fonksiyon sıfıra yaklaşır, ancak ReLU'nun aksine tam olarak sıfır değerine ulaşmaz 3.
    • Sayısal stabilitesi yüksektir, çok büyük veya çok küçük değerlerden kaynaklanan sorunları önler 3.
    Softplus fonksiyonunun kullanım alanları:
    • Sinir ağlarında aktivasyon fonksiyonu 13. Özellikle ReLU'nun "ölüyen nöron" sorununu önlemek için tercih edilir 3.
    • Olasılık dağılımlarının modellenmesi 1.
    • Çok sınıflı sınıflandırma problemleri 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. softplus.com.tr
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. tensorflow.org
        3
      4. medium.com
        4
      5. arxiv.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Softmax ve softplus arasındaki fark nedir?

    Softmax ve Softplus arasındaki temel farklar şunlardır: Kullanım Alanı: Softmax, çok sınıflı sınıflandırma görevlerinde kullanılır ve çıktıları olasılık dağılımına dönüştürür. Softplus, sürekli ve pozitif değerli çıktılar için kullanılır ve ReLU fonksiyonunun yumuşak bir yaklaşımıdır. Çıktı Özellikleri: Softmax, her sınıf için 0 ile 1 arasında değerler üretir ve bu değerlerin toplamı 1'dir. Softplus, çıktıları 0 ile ∞ arasında bir değere dönüştürür ve her zaman pozitiftir. Türevlenebilirlik: Softmax, türevlenebilir bir fonksiyon olup, model eğitiminde gradyan tabanlı algoritmalarla kullanılabilir. Softplus da türevlenebilirdir ve Sigmoid fonksiyonunun türevi olarak kabul edilir. Uygulama: Softmax, genellikle sınıflandırma modellerinin son katmanında kullanılır. Softplus, sürekli regresyon problemlerinde ve Gaussian tabanlı modellerde tercih edilir.
    5 kaynak