• 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

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir. YSA'nın bazı özellikleri: Makine öğrenmesi. Bilgi saklama. Doğrusal olmayan ilişkileri modelleme. Paralel işlem. Hata toleransı. YSA, genellikle paralel olarak çalışan ve katmanlar halinde düzenlenmiş çok sayıda işlemciden oluşur.
    5 kaynak

    Sinir ağı eğitimi nasıl yapılır?

    Sinir ağı eğitimi, genellikle denetimli öğrenme yöntemiyle yapılır. Eğitim süreci şu adımları içerir: 1. Sinir Ağı Mimarisinin Tanımlanması: Ağ katmanlarının sayısı, türü (tam bağlantılı, evrişimli, yinelemeli), her katmandaki düğüm sayısı ve diğer parametreler belirlenir. 2. Başlangıç Ağırlıklarının Atanması: Genellikle rastgele, ortalama 0 ve standart sapması 1 olan değerlerle başlatılır. 3. Eğitim Verilerinin Hazırlanması: Girdi desenleri ve bilinen çıktılardan oluşan bir veri seti hazırlanır. 4. İleri Geçiş (Forward Pass): Girdi desenleri ağa sunulur ve çıktı katmanına iletilir. 5. Hata Hesaplaması: Hesaplanan çıktı, gerçek veya istenen çıktı ile karşılaştırılır. 6. Geri Geçiş (Backward Pass): Hata, ağırlıkların ayarlanması için geriye doğru yayılır. 7. Parametre Ayarlaması: Ağ parametreleri, sapma belirli bir eşik değerin altına düşene veya belirlenen eğitim yineleme sayısına ulaşılana kadar ayarlanır. Eğitim için MATLAB, Simulink, XERION, SNNS, SAS gibi yazılımlar kullanılabilir.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağı tıpta nasıl kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN), tıpta çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Alzheimer hastalığı tespiti: MR görüntülerinde hacimsel değişimleri analiz ederek sınıflandırma yapmak için kullanılır. Beyin tümörü sınıflandırması: Beyin MRI görüntülerinden tümörlerin erken teşhisini ve sınıflandırılmasını yapmak için kullanılır. CNN'ler ayrıca, tıbbi görüntü analizi ve doğal dil işleme gibi alanlarda da kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Sinir ağı nedir?

    Sinir ağı (neural network), insan beyninin bilgiyi işleme şeklinden esinlenerek geliştirilmiş bir yapay zeka ve makine öğrenimi modelidir. Temel yapısı: Girdi katmanı. Gizli katmanlar. Çıktı katmanı. Çalışma prensibi: Eğitim. Tahmin ve sınıflandırma. Kullanım alanları: Görüntü tanıma. Doğal dil işleme. Tıbbi tanı. Lojistik optimizasyonu. Siber güvenlik.
    5 kaynak

    Evrisimsel sinir aginda neden evrısım katmanı kullanılır?

    Evrişimsel sinir ağlarında (CNN) evrişim katmanı, görüntüden özellik çıkarmak için kullanılır. Evrişim katmanının bazı işlevleri: Özellik haritaları oluşturma. Parametre paylaşımı. Çeviri değişmezliği. Evrişim katmanı, konvolüsyon işlemi uygulayarak, giriş görüntüsüne bir dizi öğrenilebilir filtre uygular.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı yapay sinir ağları: Perceptron (Algılayıcı). Çok katmanlı algılayıcılar. Derin sinir ağları. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için en çok kullanılan programlama dillerinden biri Python'dur.
    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