neuron activation ne demek?

Nöron Aktivasyonu (Neuron Activation)

Nöron aktivasyonu, yapay sinir ağlarında (Artificial Neural Networks - ANN) bulunan bir nöronun (veya düğümün) ne kadar "aktif" olduğunu belirten bir süreçtir. Bu aktivasyon, nöronun aldığı girdilerin ağırlıklı toplamı ve bir aktivasyon fonksiyonu (Activation Function) aracılığıyla hesaplanır.

Aşamaları:

1. Girdiler ve Ağırlıklar: Nöron, diğer nöronlardan veya dış kaynaklardan girdiler alır. Her bir girdi, bir ağırlık (weight) ile çarpılır. Ağırlıklar, girdinin nöron üzerindeki önemini temsil eder.

2. Ağırlıklı Toplam (Weighted Sum): Girdiler ve ağırlıklarının çarpımları toplanır. Bu toplama genellikle bir de bias terimi eklenir. Bias, nöronun aktivasyon eşiğini ayarlamak için kullanılır.

3. Aktivasyon Fonksiyonu (Activation Function): Ağırlıklı toplam, bir aktivasyon fonksiyonuna (örneğin, sigmoid, ReLU, tanh) verilir. Aktivasyon fonksiyonu, nöronun çıktısını belirler. Bu fonksiyon, girdiyi belirli bir aralığa (örneğin, 0 ile 1 arası) sıkıştırabilir veya belirli bir eşik değerini aşan girdiler için aktivasyonu sağlayabilir.

4. Çıktı (Output): Aktivasyon fonksiyonunun çıktısı, nöronun aktivasyon değeridir. Bu değer, bir sonraki katmandaki nöronlara girdi olarak verilir.

Aktivasyon Fonksiyonlarının Önemi:

Aktivasyon fonksiyonları, sinir ağlarına doğrusal olmayanlık (non-linearity) katar. Doğrusal olmayanlık, ağın karmaşık desenleri öğrenmesini ve doğrusal olarak ayrılamayan problemleri çözmesini sağlar.

Önemli Kavramlar:

• Aktivasyon Fonksiyonu (Activation Function)
• Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
• Bias
• ReLU
• Sigmoid