• Buradasın

    Evrisimsel sinir aginda neden evrısım katmanı kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişim katmanı, evrişimsel sinir ağlarında (CNN) kullanılır çünkü bu katman, giriş görüntüsünden özellikleri çıkarmak için gereklidir 12.
    Evrişim katmanı, giriş verileri üzerinde kayan filtreler (çekirdekler) aracılığıyla görüntüdeki kenarlar, dokular ve desenler gibi uzamsal hiyerarşileri ve kalıpları tespit eder 45. Bu sayede, sonraki katmanların daha soyut temsilleri öğrenmesi için temel oluşturulur 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    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.

    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.

    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.