• Buradasın

    Evrişimsel sinir ağlarının mimarisi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimsel sinir ağlarının (CNN) mimarisi şu katmanlardan oluşur:
    1. Evrişim Katmanı (Convolutional Layer) 12. CNN'nin ilk katmanı olup, girdi üzerinde evrişim işlemi yaparak özellik haritaları oluşturur 12.
    2. Havuzlama Katmanı (Pooling Layer) 12. Resmin belirli bir bölgesindeki bitişik pikselleri birleştirerek resmin boyutunu küçültür 12.
    3. Düzleştirilmiş Katman (Flatten) 1. Önceki katmanlardan gelen girdileri birleştirir ve tek bir uzun bileşen vektörüne dönüştürür 1.
    4. Yoğun Katman (Dense) 12. Önceki katmanlardaki her nöronun, yoğun katmanın tüm nöronlarına girdi olarak bağlandığı bir yapay sinir ağıdır 12.
    Ayrıca, CNN mimarisinde Giriş Katmanı (Input Layer), DropOut Katmanı ve Sınıflandırma Katmanı (Classification Layer) gibi diğer katmanlar da bulunabilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. aix.web.tr
        1
      2. hayaletyazar.net.tr
        2
      3. zeysert.medium.com
        3
      4. ultralytics.com
        4
      5. miuul.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Sinir ağları neden önemli?

    Sinir ağları önemlidir çünkü: 1. Karmaşık Problemlerin Çözümü: Sinir ağları, büyük veri setlerinden öğrenerek, karmaşık problemleri daha doğru ve etkili bir şekilde çözebilir. 2. Karar Alma Süreçleri: İnsan benzeri karar verme yetenekleri sayesinde, yapay zeka sistemlerinin gelişimini destekler ve bu sistemlerin neredeyse insan müdahalesi olmaksızın çalışmasını sağlar. 3. Uygulama Alanları: Tıp, finans, otomotiv, eğitim ve siber güvenlik gibi birçok alanda kullanılarak, bu sektörlerin verimliliğini ve etkinliğini artırır. 4. Sürekli Öğrenme: Sinir ağları, hatalardan ders çıkararak sürekli kendini günceller ve geliştirir, bu da onların daha akıllı ve esnek hale gelmesini sağlar.
    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

    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

    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

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), genellikle görsel bilginin analiz edilmesinde kullanılır. Bazı kullanım alanları: Resim ve video tanıma; Önerici sistemler; Resim sınıflandırma; Tıbbi görüntü analizi; Doğal dil işleme; Otonom araçlar. CNN'ler, özellikle görüntü işleme görevlerinde yüksek performans gösterir.
    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

    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