Derin öğrenme, yapay sinir ağları üzerine kurulu bir makine öğrenmesi yöntemidir. Bu yöntem, insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek tasarlanmış olan yapay sinir ağlarını kullanır. Yapay sinir ağları, sinir hücreleriyle benzer şekilde çalışır ve verileri analiz ederek belirli görevleri yerine getirebilirler. Aktivasyon fonksiyonları, yapay sinir ağlarında kullanılan matematiksel fonksiyonlardır ve ağın çıktısını hesaplamak için kullanılırlar.
Yapay sinir ağlarının temel amacı, girdi verilerini bir işlem yaparak bir çıktı üretmektir. Bu işlemi gerçekleştirirken, sinir hücrelerinde bir aktivasyon fonksiyonu kullanılır. Aktivasyon fonksiyonları, ağın çıktısını yönlendirmek ve hesaplamaları uygun bir şekilde yapmak için kullanılır.
Derin öğrenme algoritması genellikle çok katmanlı bir yapay sinir ağı kullanır. Bu katmanlar, birbirleriyle bağlantılı sinir hücrelerinden oluşur. Her katmandaki hücreler, kendilerine gelen girdiyi işler ve çıktıyı bir sonraki katmana ileterek veri işleme sürecini devam ettirir. Bu işlemler sırasında, her sinir hücresine bir aktivasyon fonksiyonu uygulanır.
Yapay sinir ağlarında kullanılan yaygın aktivasyon fonksiyonları arasında sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) ve hiperbolik tanjant (tanh) gibi fonksiyonlar bulunur.
Sigmoid fonksiyonu, yapay sinir ağlarında yaygın olarak kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur. Bu fonksiyon, girdi değerini 0 ile 1 arasında sıkıştıran bir S şeklindeki eğridir. Sigmoid fonksiyonu, özellikle ikili sınıflandırma problemlerinde kullanılır. Ancak, sigmoid fonksiyonu, büyük değerlerde ve sıfıra yakın değerlerde gradient problemleriyle karşılaşabilir.
ReLU fonksiyonu, derin öğrenme için tercih edilen bir aktivasyon fonksiyonudur. Bu fonksiyon, girdi değeri 0'dan büyükse giriş değerini çıktı olarak alır, aksi halde 0 çıktısını üretir. ReLU fonksiyonunun avantajı, hesaplama süresini azaltması ve gradient problemleriyle daha az karşılaşılmasıdır. ReLU fonksiyonu genellikle konvolüsyonel sinir ağları ve derin sinir ağları gibi derin öğrenme modellerinde kullanılır.
Hiperbolik tanjant (tanh) fonksiyonu, sigmoid fonksiyonuna benzer bir eğriye sahip olan bir aktivasyon fonksiyonudur. Hiperbolik tanjant fonksiyonu, girdi değerini -1 ile 1 arasında sıkıştırır. Bu fonksiyon, sigmoid fonksiyonuna göre daha büyük bir gradyan üretir ve bu nedenle daha hızlı bir şekilde eğitim yapabilir. Hiperbolik tanjant fonksiyonu, genellikle giriş ve çıktı değerleri arasında negatif ilişki olan problemlerde tercih edilir.
yapay sinir ağlarında kullanılan aktivasyon fonksiyonları, ağın çıktısının hesaplanmasında önemli bir rol oynar. Sigmoid, ReLU ve hiperbolik tanjant gibi yaygın olarak kullanılan fonksiyonlar, derin öğrenme modellerinin performansını artırmada önemli bir faktördür. Bu fonksiyonlar, farklı veri setleri ve problem türleri için uygun olan matematiksel işlemleri gerçekleştirir ve yapay sinir ağlarının daha iyi sonuçlar üretmesine olanak sağlar."
