Derin sinir aglar (DNN), bilgisayarlarn kendini ogrenmesi icin kullanlan modern ogrenme algoritmalardr. Ksaca, DNN'ler, cevresel veri veya etkilesimleri uzerinden kendilerini gelistirip ogrenme yapma yetenegine sahip olduklar icin bilgisayarlarn bir cesidi olarak kabul edilirler. Bu kavramlarn anlaslmas icin, sinir agnn temel ozellikleri ve yaps hakknda ksa bir acklama yapmak gerekiyor.
Temel Ozellikleri
Derin sinir aglar, beyin gibi ogrenmek icin tasarlanmstr. Bu aglar, birden fazla katmanl cks yoluyla birbirine bagl sinir hucreleri (noronlar) agnn bir parcas olarak dusunulebilir. DNN'ler, cok sayda girdi ve cks arasnda kompleks iliskileri ogrenmek icin kullanlr. Bunun yerine, katmanlar arasnda birkac sinir hucresi arasndaki iliskileri ogrenmektedir. DNN'ler, bu baglantlar ogrenmek icin kullanlan ogrenme algoritmalarnn karmask ve ongorulemeyen girisleri arasndaki iliskileri modellendirmek icin kullanlr.
Yap
Bir DNN, birbirine bagl cok sayda katmandan olusur. Girdi katman, cesitli ozellikleri temsil eden dugumlerden olusur. Bu dugumler, agn cesitli ozelliklerini ogrenmek icin kullandg verileri temsil eder. Derin sinir aglar, bu dugumler arasndaki baglantlar ogrenmek icin cesitli agrlklar kullanr. Agrlklar, dugumler arasndaki cksn yogunlugunu belirler. Bu agrlklar arttkca, cks daha yuksektir.
Daha sonra, agda birkac gizli katman olabilir. Bu katmanlar, cks katmanndan once gelen katmanlar olarak dusunulur. Gizli katmanlar agn ogrenme kapasitesini arttrmak ve cksn dogrulugunu arttrmak icin onemlidir.
Son olarak, cks katman, agn cks verilerini temsil eden dugumlerden olusur. Bu dugumler, agn ogrenmeyi gerceklestirdigi son verileri temsil eder.
Temel Ozellikleri
Derin sinir aglar, beyin gibi ogrenmek icin tasarlanmstr. Bu aglar, birden fazla katmanl cks yoluyla birbirine bagl sinir hucreleri (noronlar) agnn bir parcas olarak dusunulebilir. DNN'ler, cok sayda girdi ve cks arasnda kompleks iliskileri ogrenmek icin kullanlr. Bunun yerine, katmanlar arasnda birkac sinir hucresi arasndaki iliskileri ogrenmektedir. DNN'ler, bu baglantlar ogrenmek icin kullanlan ogrenme algoritmalarnn karmask ve ongorulemeyen girisleri arasndaki iliskileri modellendirmek icin kullanlr.
Yap
Bir DNN, birbirine bagl cok sayda katmandan olusur. Girdi katman, cesitli ozellikleri temsil eden dugumlerden olusur. Bu dugumler, agn cesitli ozelliklerini ogrenmek icin kullandg verileri temsil eder. Derin sinir aglar, bu dugumler arasndaki baglantlar ogrenmek icin cesitli agrlklar kullanr. Agrlklar, dugumler arasndaki cksn yogunlugunu belirler. Bu agrlklar arttkca, cks daha yuksektir.
Daha sonra, agda birkac gizli katman olabilir. Bu katmanlar, cks katmanndan once gelen katmanlar olarak dusunulur. Gizli katmanlar agn ogrenme kapasitesini arttrmak ve cksn dogrulugunu arttrmak icin onemlidir.
Son olarak, cks katman, agn cks verilerini temsil eden dugumlerden olusur. Bu dugumler, agn ogrenmeyi gerceklestirdigi son verileri temsil eder.