• Buradasın

    Evrisimsel sinir aginda neden evrısım katmanı kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimsel sinir ağlarında (CNN) evrişim katmanı, görüntüden özellik çıkarmak için kullanılır 13.
    Evrişim katmanının bazı işlevleri:
    • Özellik haritaları oluşturma 3. Bu katman, orijinal görüntünün özelliklerini vurgulayan yeni görüntüler oluşturur 3.
    • Parametre paylaşımı 4. Giriş görüntüsünün farklı kısımlarına tek bir filtre uygulanarak toplam parametre sayısı azaltılır, bu da ağı daha verimli hale getirir 4.
    • Çeviri değişmezliği 4. Havuzlama ve parametre paylaşımı sayesinde, CNN'ler bir nesnenin konumu görüntü içinde hafifçe değişse bile onu tanıyabilir 4.
    Evrişim katmanı, konvolüsyon işlemi uygulayarak, giriş görüntüsüne bir dizi öğrenilebilir filtre uygular 4. Her filtre, kenarlar, köşeler veya dokular gibi belirli özellikleri algılar 4. Filtre girdi üzerinde kaydıkça, tespit edilen özelliklerin konumlarını ve gücünü vurgulayan özellik haritaları üretilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. aix.web.tr
        1
      2. miuul.com
        2
      3. tr.gofreeai.com
        3
      4. teletopix.org
        4
      5. ultralytics.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Evrişim nedir?

    Evrişim (konvolüsyon), matematikte ve özellikle fonksiyonel analizde, bir fonksiyonun şeklinin başka bir fonksiyon tarafından nasıl değiştirildiğini gösteren bir integral işlemidir. Evrişim işlemi, sinyal işleme, mühendislik, olasılık, istatistik ve fizik gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Ayrıca, "evrişim" terimi, "evrişimsel sinir ağları" (CNN - Convolutional Neural Networks) adı verilen, görüntü işleme, sınıflandırma ve segmentasyon görevlerinde kullanılan bir tür sinir ağını da ifade eder.
    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

    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