Yapay Sinir Ağları Aktivasyon Fonksiyonu
Yapay Sinir Ağları (YSA) kavramı, günümüzde çok sayıda uygulamada kullanılan ve kompleks problemleri çözmek için tasarlanan bir bilgisayar programıdır. Yapay Sinir Ağları, verilen girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmek için kullanılan bir öğrenme algoritmasıdır. Bu algoritma, öğrenmeyi daha hızlı ve daha iyi yapmak için, aktivasyon fonksiyonu kullanır.
Aktivasyon Fonksiyonu Nedir?
Aktivasyon fonksiyonu, Yapay Sinir Ağlarının girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmesini sağlayan bir algoritmadır. Aktivasyon fonksiyonu, öğrenme işlemi sırasında ağın tahmin yapmasını ve öğrenmesini sağlayan bir matematiksel fonksiyonudur. Fonksiyon, ağın girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmesine olanak sağlar. Fonksiyonun çıktısı, ağın girdiye göre ürettiği tahminlerdir.
Aktivasyon Fonksiyonlarının Türleri
Yapay Sinir Ağlarında kullanılan aktivasyon fonksiyonları, çoğunlukla Lineer, Sigmoid, Tansiyonlu (Tangent Hiperbolik), Güç, Sınır, Lojistik ve ReLu fonksiyonu olarak sınıflandırılır. Lineer aktivasyon fonksiyonu, çıktıyı girdinin doğrusal bir fonksiyonu ile çıkartır. Sigmoid aktivasyon fonksiyonu, çıktıyı Sigmoid eğrisi ile çıkartır. Tansiyonlu aktivasyon fonksiyonu, çıktıyı ters tansiyonlu fonksiyon ile çıkartır. Güç fonksiyonu, çıktıyı güç fonksiyonu ile çıkartır. Sınır fonksiyonu, çıktıyı sınır fonksiyonu ile çıkartır. Lojistik fonksiyonu, çıktıyı lojistik fonksiyonu ile çıkartır. ReLu (Rectified Linear Unit) fonksiyonu, çıktıyı ReLu fonksiyonu ile çıkartır.
Aktivasyon Fonksiyonlarının Önemi
Aktivasyon fonksiyonları, Yapay Sinir Ağlarının öğrenme işleminde önemli bir rol oynar. Aktivasyon fonksiyonu, ağın girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmesine olanak sağlayarak, ağın doğru tahminler yapmasını ve öğrenmesini sağlar. Aktivasyon fonksiyonları, aşırı öğrenme ve aşırı özelleştirme gibi sorunları önlemek için de kullanılır.
Sonuç
Yapay Sinir Ağları aktivasyon fonksiyonu, ağın girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmesini sağlayan bir matematiksel fonksiyondur. Yapay Sinir Ağlarında kullanılan aktivasyon fonksiyonları, çoğunlukla Lineer, Sigmoid, Tansiyonlu (Tangent Hiperbolik), Güç, Sınır, Lojistik ve ReLu fonksiyonu olarak sınıflandırılır. Aktivasyon fonksiyonları, Yapay Sinir Ağlarının öğrenme işleminde önemli bir rol oynar ve aşırı öğrenme ve aşırı özelleştirme gibi sorunları önlemek için de kullanılır.