• Buradasın

    Evrişimsel sinir ağlarının mimarisi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimsel sinir ağlarının (CNN) mimarisi genellikle beş ana katmandan oluşur 1:
    1. Evrişim ve ReLU katmanı 14. Giriş görüntüsünden çeşitli özellikleri çıkarmak için kullanılır 1.
    2. Havuzlama katmanı 14. Hesaplama maliyetlerini azaltmak için özellik haritasının boyutunu küçültmek amacıyla kullanılır 1.
    3. Tam bağlı katman 14. Önceki katmanlardan gelen giriş görüntüsünü düzleştirerek sınıflandırma işlemini başlatır 1.
    4. Bırakma katmanı 1. Tam bağlı katmanların aşırı uyuma yol açmasını önlemek için kullanılır 1.
    5. Aktivasyon fonksiyonları katmanı 14. Modelin veri noktalarını öğrenip işlediği kısımdır 1.
    Ayrıca, CNN'ler genellikle giriş verilerini aldıktan sonra katman katman işlemler yaparak eğitim sürecini gerçekleştirir ve bir final çıktısı verir 3.
    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

    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

    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.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN) aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır: 1. Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma: Nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görsel işleme problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar verir. 2. Sürücüsüz Arabalar: Otonom araçlarda, çevre tespiti ve nesne algılama için kullanılır. 3. Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizinde, radyologlara tümör ve kırık gibi anomalileri tespit etmede yardımcı olur. 4. Güvenlik: Güvenlik kameralarında, güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri otomatik olarak çıkarmak için kullanılır. 5. Sosyal Medya: Sosyal medya filtreleme ve davranışsal veri analizi yoluyla hedeflenen pazarlama için kullanılır. 6. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski değerlendirmesi gibi finansal analizlerde kullanılır.
    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

    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

    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