• 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

    Sinir ağı nedir?

    Sinir ağı, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işleme yeteneği kazandıran bir yapay zeka yöntemidir. Bu ağlar, birbirine bağlı düğümlerden veya "sinirlerden" oluşan katmanlardan oluşur ve makine öğrenimi süreçleriyle çalışırlar. Bazı sinir ağı kullanım alanları: - Görüntü işleme: Nesneleri tanıma ve sınıflandırma. - Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını analiz etme. - Doğal dil işleme: Metin verilerinde öngörüleri çıkarma. - Finansal tahminler: Piyasa trendlerini analiz etme. - Tıbbi tanılama: Tıbbi görüntüleri yorumlama.
    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.
    5 kaynak

    Tekrarlayan sinir ağları hangi tür veri yapılarını işler?

    Tekrarlayan sinir ağları (RNN), zaman serisi verileri ve doğal dil işleme gibi ardışık veri yapılarını işler.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin sinir ağlarını model alan, birbirine bağlı düğümlerden (yapay nöronlar) oluşan yapılardır. Çalışma mantığı şu şekildedir: 1. Girdi Katmanı: Dış dünyadan gelen verileri alır. 2. Gizli Katmanlar: Girdi verilerini işleyerek ara sonuçlar üretir ve bu süreçte bağlantılar güçlendirilir veya zayıflatılır. 3. Çıktı Katmanı: İşlenmiş verilere dayanarak nihai sonuçları üretir. Kullanım alanları arasında: - Görüntü Tanıma: Yüz tanıma, güvenlik sistemleri. - Doğal Dil İşleme: Metin çeviri, müşteri hizmetleri botları. - Anomali Tespiti: Üretim hatası ve kredi kartı dolandırıcılığı tespiti. YSA, büyük veri setlerinden öğrenme yeteneğiyle, karmaşık problemlerin çözümünde güçlü bir araç olarak kullanılır.
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağı tıpta nasıl kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN) tıpta çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: 1. Tıbbi Görüntü Sınıflandırması: CNN'ler, tıbbi görüntülerin sınıflandırılmasında önemli bir rol oynar. 2. Retina Kan Damarı Segmentasyonu: CNN'ler, retina kan damarlarını fundus görüntülerinden otomatik olarak segmentlere ayırmak için kullanılır. 3. Hastalık Teşhisi: CNN'ler, hastalıkların teşhisini koymak için veri kümelerindeki kalıpları tanımaya yardımcı olur. 4. Konuşma ve Yüz Tanıma: CNN'ler, konuşma tanıma ve yüz tanıma gibi biyometrik tanımlamada da tıp alanında uygulanabilir.
    5 kaynak

    Sinir ağı eğitimi nasıl yapılır?

    Sinir ağı eğitimi aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Ön İşleme: Eğitim ve test için verilerin toplanması, düzenlenmesi, temizlenmesi ve eksik değerlerin ele alınması. 2. Sinir Ağı Mimarisi Seçimi: Sorununuza uygun mimari türünün belirlenmesi (örneğin, ileri beslemeli sinir ağı, evrişimli sinir ağı, tekrarlayan sinir ağı). 3. Model Başlatma: Sinir ağının ağırlık ve önyargılar gibi parametrelerinin başlatılması. 4. İleri Yayılım: Giriş verilerinin ağ üzerinden geçirilerek tahminlerin yapılması. 5. Kayıp Hesaplama: Tahmin edilen çıktının gerçek çıktıyla karşılaştırılarak kaybın hesaplanması. 6. Geri Yayılım: Optimizasyon algoritması (örneğin, gradyan iniş) kullanılarak ağın ağırlıklarının güncellenmesi. 7. Yineleme: Modelin performansını artırmak için ileri yayılım, kayıp hesaplama ve geri yayılım adımlarının tekrarlanması. Bu süreç, genellikle TensorFlow, PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak gerçekleştirilir.
    5 kaynak