• Buradasın

    Evrişim nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişim (convolution), iki matris (girdi ve filtre matrisleri) arasında gerçekleşen matematiksel bir işlemdir ve çıktısı da bir matristir 12.
    Bu işlem, görüntü özelliklerini öğrenmek ve pikseller arasındaki ilişkiyi korumak için kullanılır 1. Evrişimsel sinir ağlarında, girdi verilerinin küçük kareleri üzerinden gerçekleştirilir 1.
    Evrişim işleminin bazı temel kavramları:
    • Kernel (çekirdek): Görüntü işlemede, evrişim işlemi yoluyla farklı efektler üretmek için kullanılan küçük bir matristir 14.
    • Padding (piksel ekleme): Evrişim işleminden sonra girdi ve çıktı matrisleri arasındaki boyut farkını gidermek için görüntüye ekstra piksel ekleme işlemidir 12.
    • Stride (kaydırma adımı): Filtrenin görüntü üzerinde kaç adım ile kaydırılacağını belirler ve doğrudan çıkış boyutunu etkiler 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miuul.com
        1
      2. medium.com
        2
      3. kelimeler.gen.tr
        3
      4. tr.techcodeview.com
        4
      5. jove.com
        5

    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.
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak