• Buradasın

    Konvolüsyonel sinir ağları nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Konvolüsyonel sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), özellikle görüntüler ve videolar gibi ızgara benzeri verileri işlemek için kullanılan bir derin öğrenme yöntemidir 13.
    Temel bileşenleri:
    • Evrişimli katmanlar 13. Giriş görüntüsüne bir dizi öğrenilebilir filtre uygular 3.
    • Aktivasyon katmanları 3. Doğrusal olmama özelliğini devreye sokar 3.
    • Havuzlama katmanları 13. Hesaplama yükünü azaltır ve aşırı uyumu kontrol eder 3.
    • Tam bağlantılı katmanlar 3. Sınıflandırma veya regresyon görevlerini gerçekleştirir 3.
    Kullanım alanları:
    • Görüntü işleme 123. Sınıflandırma, nesne tanıma, yüz tanıma 123.
    • Biyomedikal 2.
    • Otonom araçlar 3.
    • İlaç keşfi 25.
    CNN'ler, girdi verilerindeki özellikleri otomatik olarak öğrenme yetenekleriyle yüksek doğruluk ve performans sağlar 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. teknolojiakademisi.com
        1
      2. mobilteknolojiler.com
        2
      3. developers.google.com
        3
      4. ultralytics.com
        4
      5. bulutistan.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay sinir ağı kaç çeşittir?

    Yapay sinir ağları, mimari yapılarına göre farklı türlerde sınıflandırılabilir: 1. İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Networks). 2. Tekrarlı Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNN). 3. Karma Sinir Ağları (Hybrid Neural Networks). 4. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN). 5. Transformer Ağları. Ayrıca, yapay sinir ağları öğrenme algoritmalarına göre de danışmanlı, danışmansız ve takviyeli öğrenme olarak üçe ayrılır.
    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

    Yapay sinir ağlarının temel amacı nedir?

    Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek, karmaşık problemleri çözmek ve büyük veri setleriyle çalışmak için algoritmalar geliştirmektir. YSA'nın diğer amaçları arasında: Öğrenme: Yeni bilgiler türetebilme ve keşfedebilme. Görüntü, ses ve hastalık teşhisi gibi alanlarda tanıma ve sınıflandırma. Doğal dil işleme ve öneri sistemleri ile kullanıcı deneyimini iyileştirme. yer alır.
    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

    Konvansiyonel ve konvolüsyon arasındaki fark nedir sinir ağlarında?

    Konvansiyonel ve konvolüsyon terimleri, sinir ağlarında farklı anlamlara sahiptir: Konvansiyonel Sinir Ağları (CNN): Bu ağlar, özellikle görüntüler gibi ızgara benzeri veriler için etkilidir. Konvolüsyon (Evrişim): Konvolüsyon, matematikte bir işlem olup, sinir ağlarında özellik haritaları oluşturmak için kullanılır. Dolayısıyla, CNN bir konvolüsyon türüdür, ancak her konvolüsyon bir CNN değildir.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağı nasıl çalışır?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beynindeki sinir hücrelerinin çalışma şeklini taklit etmeye çalışan matematiksel modellerdir. YSA'nın çalışma şekli şu adımlardan oluşur: 1. Girdi (input) alma. 2. İşleme. 3. Çıktı (output) üretme. Bu süreçte YSA'nın kullandığı katmanlar şunlardır: Giriş katmanı. Gizli katmanlar. Çıkış katmanı. YSA, deneme-yanılma ve geri bildirim yoluyla öğrenir.
    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