Aktivasyon fonksiyonu nedir?
Aktivasyon Fonksiyonu Nedir?
Aktivasyon fonksiyonu, yapay sinir ağlarının temel bileşenlerinden biridir. Ağırlıklı giriş değerlerini alarak, çıktıyı belirli bir aralıkta dönüştürmeye yarar. Bu sayede modelin öğrenme kapasitesi artar ve karmaşık verileri anlaması sağlanır.Ana Görevleri
- Hesaplanan değerleri sınırlamak.
- Modelin doğrusal olmayan ilişkileri öğrenmesine yardımcı olmak.
- Modelin karar verme sürecinde esneklik sağlamak.
Örnek Aktivasyon Fonksiyonları
- Sigmoid: 0 ile 1 arasında çıkış verir.
- ReLU (Rectified Linear Unit): Negatif değerleri sıfıra eşitler, pozitif değerleri olduğu gibi bırakır.
- Tanh: -1 ile 1 arasında çıkış verir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- Veri analizi ile veri bilimi arasındaki fark nedir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- Veritabanı normalizasyonu nedir ve neden önemlidir?
- Veri ön işleme tekniklerinin model performansı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi durumlarda hangi teknikler tercih edilmelidir?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Lojistik regresyon ile ikili sınıflandırma nasıl kurulur ve yorumlanır?
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
- Eğitim ve öğretimde geniş kapsamlı veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılır?
- Eksik veri nasıl doldurulur?
- Veri analizinde kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- Hadoop nedir ve nasıl çalışır?
- Standartlaştırma ve normalizasyon nedir?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
- Veri bilimi etik kuralları nelerdir?