• Buradasın

    Yapay sinir ağı nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beynindeki sinir hücrelerinin çalışma şeklini taklit etmeye çalışan matematiksel modellerdir 12.
    YSA'nın çalışma şekli şu adımlardan oluşur:
    1. Girdi (input) alma 25. YSA, girdi verilerini alır 25.
    2. İşleme 25. Veriler, yapay nöronlar aracılığıyla işlenir 25.
    3. Çıktı (output) üretme 25. İşlemin sonunda, ağ bir sonuç üretir 25.
    Bu süreçte YSA'nın kullandığı katmanlar şunlardır:
    • Giriş katmanı 25. Ham veriyi alan ilk katmandır 25.
    • Gizli katmanlar 25. Girişten aldıkları bilgiyi yorumlayıp dönüştüren ara katmanlardır 25.
    • Çıkış katmanı 25. Ağın sonuç ürettiği katmandır 25.
    YSA, deneme-yanılma ve geri bildirim yoluyla öğrenir 5. Ağa örnek veriler ve her örneğin doğru cevabı verilir 5. Ağ, her bir örneği işleyip bir tahmin üretir 5. Üretilen sonucun doğru cevapla ne kadar uyuştuğuna bakılır 5. Eğer yanlışsa, ağ bağlantı ağırlıklarını hatayı azaltacak şekilde değiştirir 5. Bu süreç, ağın bağlantıları doğru sonuçlar verecek şekilde ayarlanana kadar tekrarlanır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. hostixo.com
        1
      2. teknokolej.com
        2
      3. smartmind.com.tr
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 ağı eğitimi nasıl yapılır?

    Sinir ağı eğitimi, genellikle denetimli öğrenme yöntemiyle yapılır. Eğitim süreci şu adımları içerir: 1. Sinir Ağı Mimarisinin Tanımlanması: Ağ katmanlarının sayısı, türü (tam bağlantılı, evrişimli, yinelemeli), her katmandaki düğüm sayısı ve diğer parametreler belirlenir. 2. Başlangıç Ağırlıklarının Atanması: Genellikle rastgele, ortalama 0 ve standart sapması 1 olan değerlerle başlatılır. 3. Eğitim Verilerinin Hazırlanması: Girdi desenleri ve bilinen çıktılardan oluşan bir veri seti hazırlanır. 4. İleri Geçiş (Forward Pass): Girdi desenleri ağa sunulur ve çıktı katmanına iletilir. 5. Hata Hesaplaması: Hesaplanan çıktı, gerçek veya istenen çıktı ile karşılaştırılır. 6. Geri Geçiş (Backward Pass): Hata, ağırlıkların ayarlanması için geriye doğru yayılır. 7. Parametre Ayarlaması: Ağ parametreleri, sapma belirli bir eşik değerin altına düşene veya belirlenen eğitim yineleme sayısına ulaşılana kadar ayarlanır. Eğitim için MATLAB, Simulink, XERION, SNNS, SAS gibi yazılımlar kullanılabilir.
    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

    Hava durumu için hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Hava durumu tahminleri için çeşitli yapay sinir ağları kullanılır: 1. GraphCast: Google tarafından geliştirilen bu model, bir dakikadan kısa sürede 10 günlük hava tahmini yapabilir. 2. MetNet-2: Bu sinir ağı, hava durumunu 12 saat öncesinden tahmin edebilir ve yağışı bir kilometrelik bir hassasiyetle iki dakika öncesinden tahmin edebilir. 3. WeatherGenerator: Avrupa Birliği ve Buluttan tarafından geliştirilen bu model, çok çeşitli girdi veri kaynaklarını işleyebilen esnek, genel amaçlı bir araç olarak tasarlanmıştır. Ayrıca, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) da hava durumu tahminlerinde kullanılan diğer yapay zeka modelleridir.
    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

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir. YSA'nın bazı özellikleri: Makine öğrenmesi. Bilgi saklama. Doğrusal olmayan ilişkileri modelleme. Paralel işlem. Hata toleransı. YSA, genellikle paralel olarak çalışan ve katmanlar halinde düzenlenmiş çok sayıda işlemciden oluşur.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Seti Oluşturma. 2. Normalizasyon. 3. Ağın Eğitilmesi. 4. Modelin Test Edilmesi. Bazı tahmin amaçlı kullanılan yapay sinir ağları şunlardır: geri yayılım (back-propagation); yönlendirilmiş rastgele tarama (directed random search); yüksek dereceli sinir ağları (higher order neural networks); SOM (self-organizing map into back-propagation); radyal tabanlı fonksiyon (radial basis function, RBF). Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için MATLAB, nntool, Python gibi araçlar kullanılabilir.
    5 kaynak