Aktivasyon fonksiyonunu bir düğmeye benzetelim. Bu düğme, bir lambanın yanıp yanmayacağına karar veriyor.
Düğmenin görevi:
Düğme, lambayı ya açacak ya da kapatacak.
Ama bu düğme normal bir düğmeden biraz farklı.
Nasıl çalışır?:
Bu düğme, odadaki ışık miktarını ölçüyor.
Eğer oda çok karanlıksa, lambayı yakıyor.
Eğer oda yeterince aydınlıksa, lambayı kapalı tutuyor.
Neden önemli?:
Bu düğme sayesinde, oda her zaman doğru miktarda aydınlık oluyor.
Çok karanlık olduğunda ışık yanıyor, yeterince aydınlık olduğunda ise yanmıyor.
Sinir ağlarındaki rolü:
Sinir ağlarında, her nöron böyle bir düğme gibi davranır.
Nöron, gelen bilgileri (odadaki ışık gibi) değerlendirir.
Sonra bu bilgilerin önemli olup olmadığına karar verir (lambayı yakmak veya söndürmek gibi).
Çeşitleri:
Bazı düğmeler sadece açık veya kapalı olabilir (adım fonksiyonu).
Bazıları ise ışığı yavaşça açıp kapatabilir (sigmoid fonksiyonu).
Bazıları da ışığı çok hızlı bir şekilde açıp kapatabilir (ReLU fonksiyonu).
İşte aktivasyon fonksiyonu böyle çalışır. Gelen bilgileri değerlendirir ve bir sonraki adımda ne yapılacağına karar verir, tıpkı ışığı kontrol eden akıllı bir düğme gibi.
Aktivasyon fonksiyonları sinir ağlarının gelişimi sürecinde zaman içinde ortaya çıkmış ve evrimleşmiştir. Tek bir kişinin buluşu olmaktan ziyade, birçok araştırmacının katkılarıyla şekillenmiştir. Ancak bazı önemli dönüm noktalarından bahsedebiliriz:
McCulloch-Pitts Nöronu (1943):
Warren McCulloch ve Walter Pitts, ilk yapay nöron modelini önerdi. Bu model, basit bir eşik fonksiyonu kullanıyordu.
Perceptron (1958):
Frank Rosenblatt, Perceptron'u tanıttı. Bu model, adım fonksiyonunu (step function) aktivasyon fonksiyonu olarak kullanıyordu.
Sigmoid Fonksiyonu (1960'lar-1970'ler):
Sigmoid fonksiyonu, biyolojik nöronların davranışını daha iyi taklit etmek için geliştirildi. Kesin bir mucidi yoktur, ancak çok katmanlı ağların geliştirilmesinde önemli rol oynadı.
Hiperbolik Tanjant (tanh) Fonksiyonu:
Sigmoid'in bir varyasyonu olarak kullanılmaya başlandı. Simetrik olması nedeniyle bazı avantajlar sağladı.
ReLU (Rectified Linear Unit) (2000'ler):
Vinod Nair ve Geoffrey Hinton 2010 yılında ReLU'yu popülerleştirdi, ancak benzer fikirler daha önce de önerilmişti. ReLU, derin öğrenme alanında çığır açtı.
Leaky ReLU, PReLU, ELU gibi ReLU varyasyonları (2010'lar):
Çeşitli araştırmacılar tarafından ReLU'nun limitasyonlarını aşmak için önerildi.
Swish (2017):
Google Brain ekibi tarafından önerildi. Yapay zeka kullanılarak "keşfedilen" ilk aktivasyon fonksiyonlarından biridir.
Bu liste, aktivasyon fonksiyonlarının evriminin sadece bir özetidir. Her bir fonksiyon, önceki çalışmaların üzerine inşa edilmiş ve çeşitli araştırmacıların katkılarıyla geliştirilmiştir. Aktivasyon fonksiyonları alanı hala aktif bir araştırma konusudur ve yeni fonksiyonlar önerilmeye devam etmektedir.