Activation Function
Bir nöronun çıktısını belirleyen, ağa doğrusal olmayanlık kazandıran fonksiyon.
Aktivasyon fonksiyonları, bir nöronun aldığı ağırlıklı girdileri işleyip bir sonraki katmana hangi sinyali ileteceğini belirleyen matematiksel dönüşümlerdir ve sinir ağlarına doğrusal olmayan (non-lineer) bir karakter kazandırırlar. Bu doğrusal olmama özelliği olmadan, katmanlar ne kadar çok olursa olsun ağ yalnızca basit doğrusal ilişkileri öğrenebilirdi; oysa gerçek dünya verisi genellikle çok daha karmaşık örüntülere sahiptir. ReLU günümüzde hesaplama kolaylığı nedeniyle gizli katmanlarda en yaygın tercih edilen fonksiyon iken, Sigmoid olasılık yorumlaması gerektiren çıktılarda, Softmax ise çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılır. Doğru aktivasyon fonksiyonu seçimi, eğitimin ne kadar kararlı ilerleyeceğini doğrudan etkiler.
Etkileşimli deney hazırlanıyor…