• Buradasın

    Tanh ve sigmoid farkı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 125.
    • 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 5.
    • 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 45.
    • Hesaplama Maliyeti: Tanh, hiperbolik hesaplamalar içerdiği için ReLU gibi daha basit fonksiyonlara göre hesaplama açısından biraz daha pahalıdır 5.
    Kullanım Alanları:
    • Sigmoid: Özellikle olasılığı bir çıktı olarak tahmin etmemiz gereken modellerde (örneğin, ikili sınıflandırma) kullanılır 23.
    • Tanh: Sıfır merkezli yapısı nedeniyle gizli katmanlarda ve tekrarlayan sinir ağlarında (RNN) tercih edilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. linkedin.com
        1
      2. jimmy-shen.medium.com
        2
      3. deepgram.com
        3
      4. v7labs.com
        4
      5. govindhtech.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    Sigmoid fonksiyonu nedir?

    Sigmoid fonksiyonu, makine öğrenimi ve derin öğrenmede kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur. Özellikleri: Şekil: Karakteristik "S" şeklinde veya sigmoidal bir eğri üretir. Amaç: Gerçek değerli sayıları 0 ile 1 arasında bir aralığa "sıkıştırır". Kullanım Alanları: İkili sınıflandırma. Çok etiketli sınıflandırma. RNN'lerde geçit mekanizmaları. Dezavantajları: Kaybolan gradyan sorunu.
    5 kaynak