ReLU Fonksiyonu Alternatifi: Delta Fonksiyonu
Delta Fonksiyonu nedir?
Delta fonksiyonunun ReLU ya alternatif olduğunu söylemek yanlış olmaz. Ama önce yapay nöron nedir onu anlayalım
Yapay Nöron Tanımı
Yapay nöronu, yapay zeka olarak adlandırmak yanlış olur. Çünkü yapay zeka dediğimiz şey tam olarak ne olduğunu anlamak lazım. Eğer bir veri girdikten sonra bize bir çıktı veriyorsa buna yapay zeka demek ile, bir veri girip çıktıyı arka planda işlemler ile bize çıktı verdiği zaman bu işlemi yapan elektronik alet/kod/program a yapay zeka demek başka. Bunu anladığımıza göre asıl konuya geçelim.
Yapay Nöron ve Yapay Sinir Ağları
Yapay nöron dediğimiz şey, bir veri ya da veri dizesi girdikten sonra arka planda işlemler ile bize veriye göre çıktı veren kod parçaları denilebilir. Yapay sinir ağları ise, bu yapay nöronların birbirine bağlanması denilebilir. Aşağıdaki fotoğraflar anlamanıza yardımcı olacaktır.
Delta Fonksiyonunun Avantajları
- Basitlik: Delta fonksiyonu matematiksel olarak basit bir yapıya sahiptir ve bu nedenle anlaşılması ve uygulanması kolaydır.
- Daha Az Parametre: Delta işlevi, ReLU gibi işlevlere kıyasla daha az parametreye sahiptir ve bu, modelin daha basit ve daha hızlı öğrenilmesine katkıda bulunabilir.
- Ölü nöron oluşma olasılığı azaltıldı: Ölü nöron dediğimiz şey, bir nöronun negatif değeri döndüremeyip yapay sinir ağlarında çöküntü olmasına neden olur. Hem işe yaramaz hem de yer kaplar.
Gradyan Sorunları
Gradyan, bir fonksiyonun bir noktadaki değişim oranını veya eğimini ifade eden bir kavramdır. Matematiksel olarak bir fonksiyonun Gradyan'ı o fonksiyonun türevidir. Bir fonksiyonun türevi, bağımsız değişkenindeki küçük bir değişikliğin, bağımlı değişkenindeki değişiklikle orantılı olduğunu belirtir.
Eğer f(x) bir fonksiyon ise, f ′(x) ile gösterilen türevi, fonksiyonun x noktasındaki eğimini temsil eder. Aşağıdaki formülle ifade edilebilir:
f′(x)=limh→0f(x+h)−f(x)/hf ′(x)=lim ℎ→0 f(x+ℎ)−f(x) / ℎ
Bu formülde ℎ çok küçük bir değerdir ve x noktasındaki eğimi hesaplamak için kullanılır. Türev negatifse fonksiyonun eğimi azalıyor; Pozitif ise fonksiyonun eğimi artmaktadır.
Gradyan, çok boyutlu fonksiyonlarla çalışırken sıklıkla kullanılan bir kavramdır. Bir fonksiyonun birden fazla bağımsız değişkeni varsa Gradyan vektörü kullanılır. Örneğin f(x,y) fonksiyonunun Gradyan vektörü aşağıdaki gibidir:
∇f(x,y)=(∂x/∂f,∂y∂f)∇ f(x,y)=(∂x / ∂f , ∂y ∂f)
Bu vektör, f fonksiyonunun x ve y değişkenlerine göre türevlerini içerir. Gradyan, bir fonksiyonun minimum veya maksimum noktalarını, yani eğimin sıfır olduğu noktaları bulmak ve optimize etmek için sıklıkla kullanılır.
ReLU gibi işlevlerden etkilenen bir özelliği vardır. Bu tür işlevler derin öğrenme modellerinde sıklıkla kullanılır ve bazı avantaj ve dezavantajlara sahiptir.
Giriş negatif (0,1) olduğunda delta fonksiyonunun küçük bir eğimi vardır ve sıfırın altındaki değerlerde daha fazla esneklik sağlar. Bu, negatif girdilerle ilişkili "sıfırlama sorunu" veya "ölü nöron sorunu" ile başa çıkmaya yönelik bir yaklaşımdır diyebiliriz.
Ölü Nöron ?
“Ölü nöron” terimi, sinir ağındaki bir noktadan sonra asla aktifleşmeyen veya öğrenmeye katkıda bulunmayan bir nöronu ifade eder. Bu genellikle aktivasyon fonksiyonları ve modelin mimarisi ile ilgilidir.
En yaygın örnek, ReLU (Düzeltilmiş Doğrusal Birim) aktivasyon fonksiyonu kullanıldığında ortaya çıkar. ReLU işlevi negatif girişler için sıfır çıkış verir: f(x)=max(0,x)
Bir nöronun ağırlıklı girdi toplamı negatifse, ReLU fonksiyonu sıfıra döndüğü için o nöron tekrar aktif olmayacak ve dolayısıyla öğrenmeye katkısı olmayacaktır. Bu duruma “ölü nöron” denir.
Ölü nöronlar çoğu zaman modelin genel performansını düşürebilir çünkü bu nöronlar öğrenme sürecine katkı sağlamaz, ağırlıkları güncellenmez ve bilgi akışı durur. Özellikle çok derin sinir ağlarında bu sorun daha da belirginleşebilmektedir.
Bunun açıklamak için aşağıdaki grafik size yardımcı olabilir.
Delta Fonksiyonu Açılımı
relu(x)=max(0,x)relu(x) = max(0,x)
ReLU fonksiyonu her ne kadar basit olsa da negatif sayılar için tam bir kabus. Çünkü negatif sayı girince size çıktı olarak 0 vermekte.
delta(x)=max(0,x)+0.1∗min(0,x)delta(x)=max(0,x)+0.1 * min(0,x)
ReLU dan etkilenmiş gibi dursa da bazı farklı yanları var. Dikkat çeken ilk şey '0.1' kısmı. Bu, girilen sayının negatif olması durumunda çıktıyı 0 vermemek için eklediğim kısım. 'min(0,x)' kısmı ise çıktı yelpazesini genişletmek için koydum.
Kısa özet
Tasarladığım Delta fonksiyonu, ReLU fonksiyonunun en büyük dezavantajlarından biri olan 'ölü nöron' problemini hafifletmeyi amaçlıyor. Kısaca yapay zekadaki bu delta fonksiyonu ReLU dan daha fazla katkı sağlamayı amaçlıyor. Ancak etkililiği bağlama bağlıdır ve özetlemek gerekirse delta işlevi, çıktı olarak 0 yerine düşük bir değer sağlayarak 'ölü nöron' sorununu azaltır, böylece öğrenme hızını artırır.
- 2
- 1
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 04/05/2024 23:18:55 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/16690
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.