Yapay Zeka alanında verilen bir Keras modeli örneğinde, katmanlarda çeşitli aktivasyon fonksiyonları kullanılmaktadır. Aktivasyon fonksiyonları, ağın karmaşık kalıpları öğrenmesini ve doğru tahminler yapmasını sağlayarak doğrusal olmayanlığı ortaya koydukları için sinir ağlarında çok önemli bir rol oynar. Keras'ta, modelin her katmanı için aktivasyon fonksiyonları belirlenerek ağ mimarisinin tasarlanmasında esneklik sağlanır.
Örnekteki Keras modelinin katmanlarında kullanılan aktivasyon fonksiyonları şu şekildedir:
1. ReLU (Düzeltilmiş Doğrusal Birim): ReLU, derin öğrenmede en sık kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından biridir. f(x) = max(0, x) olarak tanımlanır, burada x, fonksiyonun girişidir. ReLU tüm negatif değerleri sıfıra ayarlar ve pozitif değerleri değiştirmez. Bu aktivasyon fonksiyonu, hesaplama açısından verimlidir ve kaybolan gradyan problemini hafifletmeye yardımcı olur.
2. Softmax: Softmax genellikle çok sınıflı bir sınıflandırma probleminin son katmanında kullanılır. Bir önceki katmanın çıktısını sınıflar üzerinde bir olasılık dağılımına dönüştürür. Softmax, f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])) olarak tanımlanır, burada x[i], i sınıfı için fonksiyonun girişidir ve toplam, tümünü alır. sınıflar. Softmax fonksiyonunun çıkış değerlerinin toplamı 1'dir, bu da onu olasılıksal yorumlar için uygun hale getirir.
3. Sigmoid: Sigmoid, ikili sınıflandırma problemlerinde kullanılan popüler bir aktivasyon fonksiyonudur. Girdiyi, pozitif sınıfa ait girdinin olasılığını temsil eden 0 ile 1 arasında bir değere eşler. Sigmoid, f(x) = 1/(1 + exp(-x)) olarak tanımlanır. Pürüzsüz ve türevlenebilir olması, onu gradyan tabanlı optimizasyon algoritmaları için uygun hale getirir.
4. Tanh (Hiperbolik Tanjant): Tanh, sigmoid işlevine benzer ancak girişi -1 ile 1 arasında bir değere eşler. f(x) = (exp(x) – exp(-x)) olarak tanımlanır/(exp(x) + exp(-x)). Tanh, doğrusal olmayanlığı tanıttığı ve karmaşık kalıpları yakalamaya yardımcı olduğu için sinir ağlarının gizli katmanlarında sıklıkla kullanılır.
Bu etkinleştirme işlevleri, çeşitli sinir ağı mimarilerinde yaygın olarak kullanılır ve farklı makine öğrenimi görevlerinde etkili olduğu kanıtlanmıştır. Eldeki soruna ve verilerin özelliklerine göre uygun aktivasyon fonksiyonunun seçilmesi önemlidir.
Bu aktivasyon fonksiyonlarının kullanımını göstermek için, görüntü sınıflandırması için basit bir sinir ağı örneğini ele alalım. Giriş katmanı, bir görüntünün piksel değerlerini alır ve sonraki katmanlar, özellikleri çıkarmak için evrişimli işlemleri ve ardından ReLU aktivasyonunu uygular. Son katman, farklı sınıflara ait görüntünün olasılıklarını üretmek için softmax aktivasyonunu kullanır.
Verilen örnekte Keras modelinin katmanlarında kullanılan aktivasyon fonksiyonları ReLU, softmax, sigmoid ve tanh'dır. Bu fonksiyonların her biri belirli bir amaca hizmet eder ve problemin gereksinimlerine göre seçilir. Aktivasyon fonksiyonlarının rolünü anlamak, etkili sinir ağı mimarileri tasarlamak için çok önemlidir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Makine Öğreniminde İlerleme:
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- İstekli mod, TensorFlow'un dağıtılmış bilgi işlem işlevselliğini engelliyor mu?
- Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
- Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru (CMLE), otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunuyor mu ve modelin eğitimi tamamlandıktan sonra kaynağın kapatılmasını gerçekleştiriyor mu?
- Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
- CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
- CMLE, Google Cloud depolama verilerini okuyabilir ve çıkarım için belirli bir eğitimli modeli kullanabilir mi?
- Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
Makine Öğreniminde İlerleme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin