Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan konvolüsyonel sinir ağları (CNN) hakkında kapsamlı bir eğitim dersidir.
- Video, CNN'lerin temel prensiplerini açıklayarak başlıyor ve ardından CNN ile MLP (Multi-Layer Perceptron) modellerini karşılaştırıyor. İlk bölümde konvolüsyon işleminin avantajları, seyrek bağlantı, paylaşılan parametreler, padding, filtre boyutları ve kanallar gibi temel kavramlar anlatılırken, ikinci bölümde CNN'in MLP'e göre daha hızlı öğrenme yapabildiği ve daha az epokta daha düşük hata oranına ulaşabildiği gösteriliyor.
- Videoda ayrıca CNN'in sadece görüntü işlemede değil, 1D verilerde de kullanılabileceği belirtiliyor ve CNN'in mimarisinin correlate olduğu bilgisini zaten içerdiği için daha hızlı öğrenme sağladığı vurgulanıyor.
- 00:01Konvolüsyonel Sinir Ağı Tanıtımı
- Konvolüsyonel sinir ağları, diğer yapılarla temel farkı iki farklı işlem kullanmasıdır: konvolüsyon ve pooling.
- Konvolüsyonel ağların avantajları ve nereden geldikleri bu derste tartışılarak öğrenilecektir.
- 01:00Konvolüsyonun Avantajları
- Konvolüsyon işleminin avantajı, görüntü işlemede her bir hücrein tüm piksellere bakmak yerine sadece görüntünün küçük bir bölgesine bakmasıdır.
- Bu yaklaşım daha ucuz olmasına ve görüntü tanıma gibi problemlerin küçük bölgelerdeki örüntüleri tanıyarak çözülebilmesine olanak sağlar.
- Konvolüsyonel modellerde, her bir hücre sadece komşuluk ilişkisi olan bir bölgeye bağlanır.
- 03:13Paylaşılan Parametreler
- Normal modellerde her bir hücre için bağımsız katsayılar kullanılırken, konvolüsyonel modellerde aynı katsayılar farklı hücreler arasında paylaşılır.
- Örneğin, bir kedinin tüylerini tanıyan bir maske öğrendiğimizde, bu maskeyi resmin her yerine uygulamak mantıklıdır.
- Bu yöntem sayesinde çok daha az katsayı öğrenmek gereklidir.
- 05:15Konvolüsyon İşlemi
- Konvolüsyon işleminin en iyi anlaşıldığı yolu önce bir boyutta düşünmek ve sonra daha yüksek boyutlara geçmektir.
- Bir boyutlu konvolüsyonda, filtre ters çevrilip, her bir pencere ile girişin ilgili bölgesi çarpılarak sonuç elde edilir.
- Konvolüsyon işleminde paylaşılan parametreler, girişin her bölgesine ayrı ayrı uygulanarak sonuçlar elde edilir.
- 08:29Padding ve Filtre Boyutları
- Konvolüsyon işleminde, giriş ve çıkışın farklı boyutta olması nedeniyle padding (dolgu) kullanılır.
- Padding, girişin etrafına sıfır değerler ekleyerek, çıkışın girişle aynı boyutta olmasını sağlar.
- Filtrelerin boyutları ve kanalları, giriş görüntüsünün kanallarıyla uyumlu olmalıdır.
- 12:36Filtre Boyutları ve Stride
- Daha dar olan filtreyi daha derin yaparak aynı alana ulaşmak mümkündür, ancak tam tersi mümkün değildir.
- Stride değeri en az bir olmalıdır ve genellikle stride 2 veya 3 olan konvolüsyonlar kullanılarak görüntüler küçültülür.
- Pooling operasyonu, belirli bir pencere boyutunda maksimum veya ortalama değerleri alarak girişten çıkışa geçiş yapar.
- 14:17CNN Katmanı Tanıtımı
- Convolution layer adında bir katman tanımlanıyor ve bu katmanın operasyonu farklı bir şekilde çalışıyor.
- CNN katmanı, giriş verisini (x) alıp convolution işlemi uyguluyor ve ardından birden fazla değeri üst üste koyarak teker teker uyguluyor.
- Modelin parametreleri yazılımcı tarafından optimize edilebilecek şekilde tasarlanmış durumda.
- 15:44CNN ve MLP Karşılaştırması
- Eğitilen CNN ve MLP modelleri karşılaştırıldığında, CNN'in çok daha hızlı öğrenme yapabildiği görülüyor.
- CNN, sadece 10 epokta bile train ve test arasındaki hata farkını 0.02'ye indirirken, MLP için bu değer neredeyse iki kat daha fazla.
- CNN ve MLP, aynı fonksiyon uzayını içerse de, CNN'in mimarisindeki correlate bilgisi sayesinde farklı ve daha iyi bir davranış sergiliyor.
- 17:03CNN'in Avantajları
- CNN'in daha hızlı öğrenmesinin sebebi, modelin mimarisinin içinde zaten correlate bilgisini temsil etmesi.
- Yapay öğrenme modellerinin ne kadar hızlı öğrenebildikleri önemli bir faktör ve bunu etkileyen en önemli faktörlerden biri network'ün mimarisi.
- CNN sadece görüntülere değil, 8 kanallı bir boyutlu eg datasında da benzer şekilde uygulanabilir.