Aktivasyon fonksiyonu

Yapay sinir ağındaki bir nöronun aktivasyon fonksiyonu, nöronun girdilerinden gelen değerlerin toplamını kullanarak nöronun çıktısını hesaplamaya yardımcı olan matematiksel fonksiyondur. Aktivasyon fonksiyonu doğrusal olmadığı sürece, sadece birkaç nöron kullanılarak bile karmaşık problemler çözülebilir.

 Aktivasyon Fonksiyonları Tablosu 
 İsmi Grafik Fonksiyon,  'nin türevi,  Değer Kümesi Süreklilik Sırası Birim Fonksiyon (identity) Dosya:Activation identity.svg     Heaviside basamak fonksiyonu (binary step) Dosya:Activation binary step.svg     Lojistik fonksiyon (sigmoid, softstep) Dosya:Activation logistic.svg     Hiperbolik tanjant (tanh) Dosya:Activation tanh.svg     Soboleva eklentili hiperbolik tanjant (smht)Dosya:SMHTAF size.png     Doğrultulmuş Lineer birim (ReLU) Dosya:Activation rectified linear.svg     Gaussian Error Lineer birim (GELU) Visualization of the Gaussian Error Linear Unit (GELU)|120px     Softplus Dosya:Activation softplus.svg     Üstel lineer birim (ELU) Dosya:Activation elu.svg 
  parametresi ile    Ölçeklenmiş üstel lineer birim (SELU) Dosya:Activation selu.png 
 ve  parametreleri ile    Leaky doğrultulmuş lineer birim (Leaky ReLU) Dosya:Activation prelu.svg     Parametrik doğrultulmuş lineer birim (PReLU) Dosya:Activation prelu.svg 
  parametresi ile    Sigmoid lineer birim (SiLU, Sigmoid shrinkage, SiL, or Swish-1) Swish Activation Function|120px    Üstel lineer sigmoid squashing (ELiSH) Gauss Fonksiyonu Dosya:Activation gaussian.svg    Sinusoid Softmax  ;  = 1, …,     Maxout    
 Yukarıdaki , Kronecker Deltası'dır.
 Örneğin;  önceki sinir ağı katmanının çekirdekleri (kernel) arasında yineleme yaparken,  mevcut katmanın çekirdekleri arasında yineleme yapıyor olabilir.

 Ayrıca Bakınız 

 Yapay sinir ağları
 Lojistik fonksiyon

 Kaynakça 

Kategori:Yapay zekâ