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:
- Evrişim Katmanı: Giriş görüntüsüne filtreler uygulanarak öznitelikler (kenar, köşe, nesne) çıkarılır 12.
- Aktivasyon Katmanı: Giriş sinyali üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm olan aktivasyon fonksiyonu uygulanır 1.
- Havuzlama Katmanı: Boyut indirgeme işlemi yapılır, bu sayede hesaplama karmaşıklığı azaltılır ve aşırı uyum kontrol edilir 12.
- Flattening Katmanı: Çoklu katmanlardan tek düzlemli bir vektöre dönüşüm sağlanır 1.
- 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: