• Buradasın

    Sinir ağı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sinir ağı (neural network), insan beyninin bilgiyi işleme şeklinden esinlenerek geliştirilmiş bir yapay zeka ve makine öğrenimi modelidir 125.
    Temel yapısı:
    • Girdi katmanı 235. Dış dünyadan gelen bilgileri işler 23.
    • Gizli katmanlar 235. Girdileri analiz eder ve daha ayrıntılı işler 23.
    • Çıktı katmanı 235. Analiz sonuçlarını sunar 23.
    Çalışma prensibi:
    • Eğitim 15. Girdi ve çıktı verileri kullanılarak bağlantı ağırlıkları ayarlanır 15.
    • Tahmin ve sınıflandırma 35. Verilerdeki desenleri tanıyarak tahmin ve sınıflandırma yapar 35.
    Kullanım alanları:
    • Görüntü tanıma 25. Bilgisayarların görüntüleri sınıflandırması ve tanıması 25.
    • Doğal dil işleme 235. Metin ve belgeleri anlama, çeviri yapma 235.
    • Tıbbi tanı 25. Tıbbi görüntülerin analiziyle hastalıkların teşhisi 25.
    • Lojistik optimizasyonu 4. Ulaştırma ağlarında verimliliği artırma 4.
    • Siber güvenlik 4. Dolandırıcılık tespiti ve güvenlik desteği 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. aws.amazon.com
        1
      2. sunucun.com.tr
        2
      3. digitalwaycyprus.com
        3
      4. techcareer.net
        4
      5. technopat.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Ağ nedir ve nasıl çalışır?

    Ağ (network), belirli kurallar çerçevesinde iletişim kurabilen cihazların oluşturduğu yapıdır. Ağın çalışma prensibi: Cihazların tanımlanması. Veri iletimi. Yönlendirme. Merkezi yönetim. Ağın temel işlevleri: Dosya paylaşımı. Donanım paylaşımı. Yazılım paylaşımı. 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

    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

    Derin sinir ağında kaç nöron var?

    Derin sinir ağlarında herhangi bir sayıda nöron bulunabilir. Geleneksel sinir ağları genellikle 2 veya 3 gizli katmandan oluşurken, derin öğrenme ağları 150'ye kadar gizli katmana sahip olabilir. Ağda ne kadar çok düğüm katmanı varsa, karmaşıklık o kadar yüksek olur.
    5 kaynak

    Sinir ağları nasıl çalışır Yandex?

    Yandex'in sinir ağları, sorgunuzla ilgili en güncel ve alakalı bilgileri gerçek zamanlı olarak bulmak, analiz etmek ve birleştirmek için çalışır. Bu süreç şu adımlarla gerçekleşir: 1. Bilgi Toplama: Sorgu alan sinir ağı, çeşitli kaynaklardan veri toplar. 2. Analiz ve İşleme: YandexGPT 3 ailesinden bir sinir ağı, toplanan içerikleri analiz eder. 3. Yanıt Oluşturma: Bulunan bilgiler, kapsamlı bir tek not halinde birleştirilir ve bilgi kaynaklarına yönlendiren web bağlantılarıyla tamamlanır. Bu sayede, Yandex'in sinir ağları, karmaşık sorulara birden fazla konuyu içeren yanıtlar sunabilir ve günlük konuşma dilini anlayabilir.
    5 kaynak