• Buradasın

    Tanh ve sigmoid farkı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 12.
    • Sıfır Merkezli Olma: Tanh fonksiyonu sıfır merkezli iken, sigmoid fonksiyonu değildir 13. Bu, tanh'ın daha dengeli gradyan güncellemeleri yapmasını ve ağırlık ayarlamalarının daha az önyargılı olmasını sağlar 1.
    • Gradyan Akışı: Tanh, hem pozitif hem de negatif çıktılar üretebildiği için gradyanların yönünü değiştirebilirken, sigmoid'in gradyanları her zaman pozitiftir 13. Bu, tanh'ın daha dinamik ve etkili ağırlık güncellemeleri yapmasını sağlar 1.
    Her iki fonksiyon da derin sinir ağlarında kullanılsa da, tanh günümüzde daha yaygın olarak tercih edilmektedir 3.
    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 fonksiyonu nedir?

    Sigmoid fonksiyonu, yapay sinir ağlarında en çok kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından biridir. Özellikleri: - "S" şeklinde bir eğriye sahiptir ve matematiksel olarak herhangi bir girdi değerini 0 ile 1 arasında bir çıktıya eşler. - Doğrusal olmayan bir fonksiyondur, bu da modelin verilerde bulunan karmaşık kalıpları öğrenmesini sağlar. - Türevlenebilirdir, bu da geri yayılım ve gradyan inişi gibi yöntemlerle sinir ağlarını eğitmek için gereklidir. Kullanım alanları: - İkili sınıflandırma modellerinde çıktı katmanı olarak kullanılır. - Tıbbi teşhis ve radyoloji gibi alanlarda, bir durumun olasılığını tahmin etmek için kullanılır. - Doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında metin sınıflandırması için kullanılır.
    5 kaynak

    ReLU ve sigmoid aktivasyon fonksiyonu arasındaki fark nedir?

    ReLU (Rectified Linear Unit) ve sigmoid aktivasyon fonksiyonları arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Çıktı Aralığı: ReLU, giriş değerlerini pozitifse doğrudan, aksi takdirde sıfır olarak çıkarır ve çıktıyı [0, +∞] arasında bir değere dönüştürür. 2. Hesaplama Hızı: ReLU, hesaplama açısından daha verimlidir ve büyük veri setlerinde hızlı sonuçlar verir. 3. Gradyan Sorunu: Sigmoid fonksiyonu, derin ağlarda gradyan kaybı sorunlarına yol açabilir, çünkü büyük giriş değerlerinde gradyan çok küçük olur. 4. Kullanım Alanı: ReLU, özellikle derin sinir ağlarında yaygın olarak kullanılırken, sigmoid fonksiyonu iki sınıflı sınıflandırma problemlerinde idealdir.
    5 kaynak

    Sigmoid eğrisi nerelerde kullanılır?

    Sigmoid eğrisi çeşitli alanlarda kullanılır: 1. Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları: Sigmoid fonksiyonu, makine öğreniminde ve yapay sinir ağlarında yaygın olarak kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur. 2. Görüntü İşleme: Sigmoid fonksiyonu, görüntü işlemede piksel değerlerini dönüştürmek ve görüntü kalitesini artırmak için kullanılır. 3. Ekonomi ve Epidemiyoloji: Sigmoid eğrisi, ekonomik ajanların uyaranlara tepkisini modellemek ve epidemiyolojik verileri analiz etmek gibi alanlarda da uygulanır. 4. Biyoloji: Doğal süreçlerin modellenmesinde ve popülasyon büyümesinin incelenmesinde kullanılır.
    5 kaynak