sigmoid ne demek?

Sigmoid Fonksiyonu

Sigmoid fonksiyonu, özellikle yapay sinir ağları ve lojistik regresyon gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur. Temel olarak, herhangi bir reel sayıyı 0 ile 1 arasına sıkıştırır.

Matematiksel İfade:

Sigmoid fonksiyonu şu şekilde ifade edilir:

σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))

Burada:

σ(x), sigmoid fonksiyonunun çıktısını temsil eder.
x, girdiyi temsil eder.
e, doğal logaritmanın tabanıdır (yaklaşık 2.71828).

Özellikleri:

Sıkıştırma (Squashing): Girdinin değerinden bağımsız olarak, çıktıyı 0 ile 1 arasında sınırlar. Bu, olasılıkları veya oranları temsil etmek için kullanışlıdır.
Türevlenebilirlik: Sigmoid fonksiyonu türevlenebilirdir, bu da geri yayılım algoritması gibi optimizasyon yöntemlerinde kullanılmasını sağlar. Türevi kolayca hesaplanabilir: σ'(x) = σ(x) * (1 - σ(x)).
S-şekilli Eğri: Grafiği karakteristik bir "S" şekline sahiptir.

Kullanım Alanları:

İkili Sınıflandırma: Lojistik regresyon modellerinde, çıktıyı bir örneğin belirli bir sınıfa ait olma olasılığı olarak yorumlamak için kullanılır.
Yapay Sinir Ağları: Yapay sinir ağları'nın katmanlarında aktivasyon fonksiyonu olarak kullanılabilir, ancak gradyan kaybolması sorunları nedeniyle daha az tercih edilmektedir.

Avantajları:

Çıktıyı yorumlamak kolaydır (0 ile 1 arasında).
Türevlenebilir olduğu için optimizasyon algoritmalarında kullanılabilir.

Dezavantajları:

Gradyan Kaybolması (Vanishing Gradient): Çok büyük veya çok küçük girdi değerleri için, gradyan (türev) sıfıra yaklaşır. Bu, derin öğrenme modellerinde eğitim sürecini yavaşlatabilir veya durdurabilir.
Çıktı Merkezli Olmama: Çıktı 0 ile 1 arasında olduğundan, ortalama değeri 0.5 civarındadır. Bu, sonraki katmanlara beslenen verinin her zaman pozitif olabileceği anlamına gelir, bu da bazı durumlarda performansı olumsuz etkileyebilir.

Bu dezavantajları nedeniyle, günümüzde ReLU gibi diğer aktivasyon fonksiyonları derin öğrenme modellerinde daha sık kullanılmaktadır. Ancak sigmoid fonksiyonu, basitliği ve yorumlanabilirliği nedeniyle hala bazı uygulamalarda değerlidir.