Aktivasyon işlevleri, sinir ağlarının temel bileşenleridir. Bir nöron'ın girişine dayanarak çıkışını belirlerler, ağ karmaşık desenleri öğrenmesine olanak sağlar. Bu makale aktivasyon işlevlerinin nasıl adım adım adım adım adım adım adımını hesaplamasını açıklar.

Aktivasyon Fonksiyonlarlarını Anlamak

Aktivasyon işlevleri, giriş sinyalleri sonraki katmanlar tarafından kullanılabilir hale getirir. Ortak fonksiyonlar sigmoid, tanh ve ReLU içerir. Her biri öğrenme sürecini etkileyen eşsiz özelliklere sahiptir.

Sigmoid Fonksiyonlarını Hesaplamak

sigmoid fonksiyonu, [x) = 1 / (1 + e)) [Dönetici:0)[Dönetici:0)[D)[i:0|x) = 1 / (1 + e).

  • x değerini girin.
  • Üstelini hesaplayın -x.
  • Bu üstele 1 ekleyin.
  • 1'i çıktıyı elde etmek için sonucu bölün.

ReLU Fonksiyonlarını Hesaplamak

Recated Linear Birimi (ReLU) basittir: [[ENFLT:0Conf(x) = max(0, x)).

  • x değerini girin.
  • x 0'dan daha büyükse x x çıktı.
  • x 0'a eşit veya 0'a eşittir ise, 0.

Tanh Fonksiyonlarını Hesaplamak

Hiperboğan tanjant fonksiyonu şöyledir:0)(x) = (e[Düz:2)[Dönetici:2)[Dönetici: s.)[D[Dönetici: 4 ) / (e[D)[D)

  • E[DÜ:0)x[DÜT:0) ve e).-x[DÜye: 3)
  • Alt ara e[[DÜ:0)-x[DÜT:2)[DÜDÜ:2).
  • E[DÜDÜ:0)x[DÜT:2) ve e[DÜT:2)[[DÜDÜDÜDÜye Olmayanlar[Üye Olmayanlar İçin Tıklayınız.
  • Çıktı almak için toplamın farkı bölün.