• Buradasın

    Evrişimli sinir ağı nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimli sinir ağları (CNN), özellikle görüntü ve video gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türüdür 2.
    CNN'nin çalışma prensibi şu katmanların ardışık olarak uygulanmasıyla gerçekleşir:
    1. Evrişim Katmanı: Giriş görüntüsüne filtreler uygulanarak öznitelikler (kenar, köşe, nesne) çıkarılır 12.
    2. Aktivasyon Katmanı: Giriş sinyali üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm olan aktivasyon fonksiyonu uygulanır 1.
    3. Havuzlama Katmanı: Boyut indirgeme işlemi yapılır, bu sayede hesaplama karmaşıklığı azaltılır ve aşırı uyum kontrol edilir 12.
    4. Flattening Katmanı: Çoklu katmanlardan tek düzlemli bir vektöre dönüşüm sağlanır 1.
    5. Fully Connected Katmanı: Flattening katmanında dönüştürülen vektörler, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilir 1.
    CNN, bu katmanların yardımıyla görüntülerdeki hiyerarşik yapıları otomatik ve uyarlanabilir bir şekilde öğrenir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. hilalgozutok.medium.com
        1
      2. ultralytics.com
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. cozumpark.com
        4
      5. ads.hacibayram.edu.tr
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?
    Makine öğrenmesinde çeşitli yapay sinir ağı (YSA) türleri kullanılır, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. Feedforward Sinir Ağı: En basit YSA türüdür ve bilgiler giriş katmanından çıkış katmanına tek yönde taşınır. 2. Yinelenen Sinir Ağı (RNN): Öğrenme yetenekleri güçlüdür ve zaman serisi tahmini, el yazısı tanıma gibi karmaşık görevler için kullanılır. 3. Evrişimli Sinir Ağı (CNN): Görüntü tanıma ve öneren sistemler gibi alanlarda etkilidir. 4. Üretken Çekişmeli Ağ (GAN): Gerçekçi içerikler oluşturmak için eğitilen üretken modellerdir. 5. Transformatörler: Metin veya zaman serisi verileri gibi dizileri içeren sorunları çözmek için kullanılır. Ayrıca, Keras, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler kütüphaneler, YSA modellerini geliştirmek için yaygın olarak kullanılır.
    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?
    5 kaynak
    Sinir ağları nasıl çalışır Yandex?
    Yandex'in sinir ağları, sorgunuzla ilgili en güncel ve alakalı bilgileri gerçek zamanlı olarak bulmak, analiz etmek ve birleştirmek için çalışır. Bu süreç şu adımlarla gerçekleşir: 1. Bilgi Toplama: Sorgu alan sinir ağı, çeşitli kaynaklardan veri toplar. 2. Analiz ve İşleme: YandexGPT 3 ailesinden bir sinir ağı, toplanan içerikleri analiz eder. 3. Yanıt Oluşturma: Bulunan bilgiler, kapsamlı bir tek not halinde birleştirilir ve bilgi kaynaklarına yönlendiren web bağlantılarıyla tamamlanır. Bu sayede, Yandex'in sinir ağları, karmaşık sorulara birden fazla konuyu içeren yanıtlar sunabilir ve günlük konuşma dilini anlayabilir.
    Sinir ağları nasıl çalışır Yandex?
    5 kaynak
    Ağ türleri nelerdir?
    Ağ türleri çeşitli ihtiyaçlara ve kullanım senaryolarına göre sınıflandırılır. İşte bazı yaygın ağ türleri: 1. LAN (Local Area Network): Yerel Alan Ağı. 2. WLAN (Wireless Local Area Network): Kablosuz Yerel Alan Ağı. 3. WAN (Wide Area Network): Geniş Alan Ağı. 4. MAN (Metropolitan Area Network): Metropol Alan Ağı. 5. VPN (Virtual Private Network): Sanal Özel Ağ. 6. PAN (Personal Area Network): Kişisel Alan Ağı.
    Ağ türleri nelerdir?
    5 kaynak
    Sinir ağları neden önemli?
    Sinir ağları önemlidir çünkü: 1. Karmaşık Problemlerin Çözümü: Sinir ağları, büyük veri setlerinden öğrenerek, karmaşık problemleri daha doğru ve etkili bir şekilde çözebilir. 2. Karar Alma Süreçleri: İnsan benzeri karar verme yetenekleri sayesinde, yapay zeka sistemlerinin gelişimini destekler ve bu sistemlerin neredeyse insan müdahalesi olmaksızın çalışmasını sağlar. 3. Uygulama Alanları: Tıp, finans, otomotiv, eğitim ve siber güvenlik gibi birçok alanda kullanılarak, bu sektörlerin verimliliğini ve etkinliğini artırır. 4. Sürekli Öğrenme: Sinir ağları, hatalardan ders çıkararak sürekli kendini günceller ve geliştirir, bu da onların daha akıllı ve esnek hale gelmesini sağlar.
    Sinir ağları neden önemli?
    5 kaynak
    Evrisimsel sinir aginda neden evrısım katmanı kullanılır?
    Evrişim katmanı, evrişimsel sinir ağlarında (CNN) kullanılır çünkü bu katman, giriş görüntüsünden özellikleri çıkarmak için gereklidir. Evrişim katmanı, giriş verileri üzerinde kayan filtreler (çekirdekler) aracılığıyla görüntüdeki kenarlar, dokular ve desenler gibi uzamsal hiyerarşileri ve kalıpları tespit eder.
    Evrisimsel sinir aginda neden evrısım katmanı kullanılır?
    5 kaynak
    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?
    Evrişimli sinir ağları (CNN) aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır: 1. Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma: Nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görsel işleme problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar verir. 2. Sürücüsüz Arabalar: Otonom araçlarda, çevre tespiti ve nesne algılama için kullanılır. 3. Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizinde, radyologlara tümör ve kırık gibi anomalileri tespit etmede yardımcı olur. 4. Güvenlik: Güvenlik kameralarında, güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri otomatik olarak çıkarmak için kullanılır. 5. Sosyal Medya: Sosyal medya filtreleme ve davranışsal veri analizi yoluyla hedeflenen pazarlama için kullanılır. 6. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski değerlendirmesi gibi finansal analizlerde kullanılır.
    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?
    5 kaynak
    Evrişim nedir?
    Evrişim (convolution), iki matris (girdi ve filtre matrisleri) arasında gerçekleşen matematiksel bir işlemdir ve çıktısı da bir matristir. Bu işlem, görüntü özelliklerini öğrenmek ve pikseller arasındaki ilişkiyi korumak için kullanılır. Evrişim işleminin bazı temel kavramları: - Kernel (çekirdek): Görüntü işlemede, evrişim işlemi yoluyla farklı efektler üretmek için kullanılan küçük bir matristir. - Padding (piksel ekleme): Evrişim işleminden sonra girdi ve çıktı matrisleri arasındaki boyut farkını gidermek için görüntüye ekstra piksel ekleme işlemidir. - Stride (kaydırma adımı): Filtrenin görüntü üzerinde kaç adım ile kaydırılacağını belirler ve doğrudan çıkış boyutunu etkiler.
    Evrişim nedir?
    5 kaynak