Yapay Sinir Ağlarında Transfer Fonksiyonları

Yapay Sinir Ağlarında Transfer Fonksiyonları

8 Ocak 2017 0 Yazar: İbrahim AY

9- Softmax (Soft Max Transfer Function)

Softmax (Soft Max Transfer Function)

Denklemimiz:
softmax(n) = exp(n)/sum(exp(n))

Bu fonksiyonda sum (toplam) ifadesinde görüldüğü gibi bütün girdiler devreye girmektedir. Dolayısıyla softmax(n) ifadesini tek başına kullanırsak her zaman 1 değerini verecektir. Yani softmax(0), softmax(10), softmax(-1) vs vs sorgularsak her zaman 1 sonucunu alırız. Sağlamalı bir inceleme yapmadım ama formülden anlaşıldığı kadarıyla, ağ kurarken bu fonksiyonu kullandığımızda bütün girdilerin e üssünü alacak ve her birini bu değerlerin toplamına bölecektir. 1 sütunlu 5 satırlı bir setten örnek vermem iyi olacak gibi.

nexp(n)exp(n)/sum(exp(n))
320,08620,086/26,620=0,75455
-20,1350,135/26,620=0,00507
1,33,6693,669/26,620=0,13783
-50,0110,011/26,620=0,00041
12,7182,718/26,620=0,10210
?26,620

Görüldüğü gibi bu veri setinde n=3 iken softmax fonksiyonu ile alınan çıktı 0,75455; -5 için 0,0004’tir. Vs vs

Sayfalar: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Tümü