• Buradasın

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır:
    1. Nöronlar (Neurons): Girişleri alan temel birimlerdir ve her nöron bir eşik değeri ve aktivasyon fonksiyonu tarafından yönetilir 12.
    2. Bağlantılar (Connections): Nöronlar arasındaki bilgi taşıyan bağlantılardır ve ağırlıklar ve önyargılar ile düzenlenir 13.
    3. İletim Fonksiyonları (Propagation Functions): Verinin nöron katmanları arasında işlenmesini ve iletilmesini sağlar 1.
    4. Öğrenme Kuralı (Learning Rule): Ağın doğruluğunu artırmak için ağırlıklar ve önyargıları zaman içinde ayarlayan yöntemdir 13.
    Çalışma süreci üç ana aşamadan oluşur:
    1. İleri Yayılım (Forward Propagation): Girdi verileri ağa beslenir ve katmanlar boyunca ilerler 24.
    2. Kayıp Hesaplama (Loss Calculation): Çıktı katmanındaki sonuçlar, gerçek değerlerle karşılaştırılır ve hata hesaplanır 24.
    3. Geri Yayılım (Backpropagation): Hata, geri yayılım algoritması ile ağ boyunca geriye doğru yayılır ve ağırlıklar güncellenir 24.
    Yapay sinir ağları, büyük miktarda veriden öğrenme ve karmaşık problemleri çözme yetenekleriyle kritik bir rol oynar 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. programlamaakademi.com
        1
      2. tr.linkedin.com
        2
      3. ads.hacibayram.edu.tr
        3
      4. medium.com
        4
      5. derinogrenme.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Evrişimsel sinir ağlarının mimarisi nedir?

    Evrişimsel sinir ağlarının (CNN) mimarisi şu katmanlardan oluşur: 1. Evrişim Katmanı (Convolutional Layer). 2. Havuzlama Katmanı (Pooling Layer). 3. Düzleştirilmiş Katman (Flatten). 4. Yoğun Katman (Dense). Ayrıca, CNN mimarisinde Giriş Katmanı (Input Layer), DropOut Katmanı ve Sınıflandırma Katmanı (Classification Layer) gibi diğer katmanlar da bulunabilir.
    5 kaynak

    Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı ne anlatıyor?

    "Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları" kitabı, yapay sinir ağları (YSA) ve bu ağların çeşitli alanlardaki uygulamalarını anlatmaktadır. Kitapta ele alınan konular şunlardır: 1. Yapay Sinir Ağlarının Temelleri: YSA'nın ne olduğu, nasıl çalıştığı, insan beyni ile karşılaştırılması ve yararları. 2. YSA'nın Oluşturulması: Yapay sinir ağlarının yapısı, katmanlar, iletişim ve bağlantı çeşitleri. 3. Yaygın YSA Modelleri: Geri yayılım ağı, delta bar delta, hamming ağı gibi farklı YSA modelleri. 4. Tahmin ve Sınıflandırma: YSA'nın tahmin ve sınıflandırma amaçlı kullanımı, MATLAB ile YSA kurulumu ve simülasyonu. 5. Uygulama Alanları: YSA'nın endüstriyel, finans, tıp, iletişim gibi çeşitli alanlardaki uygulamaları. Bu kitap, YSA konusunda başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar bilgi sunmaktadır.
    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

    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

    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

    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