• Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişim (konvolüsyon), matematikte ve özellikle fonksiyonel analizde, bir fonksiyonun şeklinin başka bir fonksiyon tarafından nasıl değiştirildiğini gösteren bir integral işlemidir 1.
    Evrişim işlemi, sinyal işleme, mühendislik, olasılık, istatistik ve fizik gibi birçok alanda kullanılmaktadır 1.
    Ayrıca, "evrişim" terimi, "evrişimsel sinir ağları" (CNN - Convolutional Neural Networks) adı verilen, görüntü işleme, sınıflandırma ve segmentasyon görevlerinde kullanılan bir tür sinir ağını da ifade eder 45.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Kavramlar nasıl evrilir?

    Kavramlar, zamanla ve toplumsal değişimlerle birlikte farklı anlamlar kazanarak evrilir. Bu evrimin bazı nedenleri şunlardır: 1. Yeni Deneyimler ve Gözlemlemeler: Kavramlar, bireylerin yeni gözlemler yapması ve deneyimler kazanması sonucu değişir. 2. Soyut Düşünme: Kavramların soyutlanması ve daha genel ilkelere ulaşılması, onların anlamının genişlemesine yol açar. 3. Tanım Geliştirme: Kavramların sınırlarını belirleyen ve neyi kapsayıp neyi kapsamadığını gösteren tanımların geliştirilmesi, kavramın anlamını netleştirir. 4. İlişkilendirme: Kavramların diğer kavramlarla olan ilişkilerinin değişmesi, onların yeni bağlamlarda kullanılmasını sağlar.

    Evrişimli sinir ağı nasıl çalışır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN), özellikle görüntü ve video gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türüdür. CNN'nin çalışma prensibi şu katmanların ardışık olarak uygulanmasıyla gerçekleşir: 1. Evrişim Katmanı: Giriş görüntüsüne filtreler uygulanarak öznitelikler (kenar, köşe, nesne) çıkarılır. 2. Aktivasyon Katmanı: Giriş sinyali üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm olan aktivasyon fonksiyonu uygulanır. 3. Havuzlama Katmanı: Boyut indirgeme işlemi yapılır, bu sayede hesaplama karmaşıklığı azaltılır ve aşırı uyum kontrol edilir. 4. Flattening Katmanı: Çoklu katmanlardan tek düzlemli bir vektöre dönüşüm sağlanır. 5. Fully Connected Katmanı: Flattening katmanında dönüştürülen vektörler, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilir. CNN, bu katmanların yardımıyla görüntülerdeki hiyerarşik yapıları otomatik ve uyarlanabilir bir şekilde öğrenir.