• Aktivasyon fonksiyonu

    Matematiksel Fonksiyon
    slideplayer.biz.tr sitesinden görsel
    slideplayer.biz.tr sitesinden görsel
    mavink.com sitesinden görsel
    slideplayer.biz.tr sitesinden görsel
    slideplayer.biz.tr sitesinden görsel
    researchgate.net sitesinden görsel
    pareto.ai sitesinden görsel

    Yazeka

    Arama sonuçlarına dayanarak oluşturuldu

    Aktivasyon fonksiyonu, sinir ağlarında nöronların çıktılarını hesaplamak için kullanılan matematiksel bir fonksiyondur. Temel amacı, doğrusal olmayan dönüşümler yaparak karmaşık veri ilişkilerini modellemek ve sınıflandırma, regresyon gibi görevlerde kullanılmaktır.

    Sigmoid, ReLU ve Softmax gibi yaygın türleri bulunur. Sigmoid, ikili sınıflandırmalarda (0-1 aralığı) kullanılırken, ReLU hızlı hesaplama ve gradyan sorununu hafifletme avantajına sahiptir. Softmax ise çok sınıflı problemlerde olasılık dağılımı üretir.

    Aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım algoritmasında gradyanların hesaplanmasını sağlayarak modelin öğrenmesini destekler. Bu sayede sinir ağları, gerçek dünya verilerini daha etkili şekilde işleyebilir.

    Daha fazla
    Yanıt, yapay zeka tarafından internetteki kaynaklara dayanarak oluşturulmuştur. Hatalar içerebilir.