• 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

    Evrişimsel sinir ağlarının mimarisi nedir?

    Evrişimsel sinir ağlarının (CNN) mimarisi genellikle beş ana katmandan oluşur: 1. Evrişim ve ReLU katmanı. 2. Havuzlama katmanı. 3. Tam bağlı katman. 4. Bırakma katmanı. 5. Aktivasyon fonksiyonları katmanı. Ayrıca, CNN'ler genellikle giriş verilerini aldıktan sonra katman katman işlemler yaparak eğitim sürecini gerçekleştirir ve bir final çıktısı verir.
    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

    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

    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

    Yapay sinir ağı nasıl çalışır?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısını ve işlevini taklit ederek çalışır. İşte YSA'nın çalışma adımları: 1. Veri Hazırlama: Kullanılacak veriler önceden belirlenmiş özelliklerle işaretlenir ve ön işleme tabi tutulur. 2. Model Tasarımı: Girdileri ve çıktıları olan matematiksel bir model oluşturulur. 3. Eğitim: Ağ, verileri öğrenmek için eğitilir. 4. Sonuçların Çıkarılması: Veriler işlendikten sonra, sınıflandırma, tahmin, tespit veya başka bir işlem olan sonuçlar üretilir. YSA, sürekli öğrenme yeteneğine sahiptir ve yeni verilerle beslenerek kendini geliştirebilir.
    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

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Tahmin edilecek konuyla ilgili büyük miktarda veri toplanır ve bu veriler temizlenir. 2. Model Eğitimi: Toplanan veriler, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Tahmin: Oluşturulan model ile yeni veriler için tahminler yapılır. Tahmin yöntemleri arasında finans sektöründe hisse senedi fiyatlarının tahmini, hava durumu tahmini, sağlık sektöründe hastalıkların erken teşhisi ve e-ticarette müşteri davranışlarının öngörülmesi yer alır. Sınırlamalar arasında ise modelin doğruluğunun verinin kalitesine bağlı olması, çok büyük veri kümeleri ile çalışmanın yüksek işlem gücü gerektirmesi ve "kara kutu" problemleri bulunur.
    5 kaynak