• Buradasın

    Yapay Sinir Ağları Eğitiminde Parametre Başlatma

    youtube.com/watch?v=TZq1kxuZpm4

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı yapay sinir ağları konusunda bilgi vermektedir.
    • Video, yapay sinir ağlarında parametre başlatma (initialization) işlemini anlatmaktadır. Konuşmacı, katmanların nasıl tanımlanacağını, nöronların nasıl hesaplanacağını ve ağırlık değerlerinin (weight) nasıl rastgele başlatılacağını açıklamaktadır. Özellikle l katmanlı bir ağ için parametre başlatma işlemi, her katmanın nöron sayısı ve girdi boyutu üzerinden nasıl hesaplanacağı detaylı olarak anlatılmaktadır. Video, ileri yayılım işleminin bir sonraki videoda anlatılacağı bilgisiyle sonlanmaktadır.
    Parametre Başlatma İşlemi
    • Önceki videoda gösterilen tabloya göre initiallice parametresi başlatılması gerekiyor.
    • Parametre başlatma işlemi, haftada bir yer ayırmak için yapılır.
    • L tane katman var ve her katmanda farklı nöron bulunur.
    00:36Layers Parametresi
    • Layers parametresi, katmanları algılamak için kullanılır ve 3, 4, 4, 5 şeklinde giden bir dizidir.
    • Gizli katmanlar (hidden layer) olarak adlandırılır ve katman sayısı kadar gizli katman vardır.
    • Giriş (x) değeri, katmanların nöron sayılarını belirtmek için kullanılır.
    01:54Ağırlık Değerleri
    • Ağırlık değerleri, her bir katmanda z ve x artı b şeklinde uygulanır.
    • Ağırlık değerlerinin boyutu (shape), katmanda kaç tane nöron var, önceki katmanda kaç tane nöron var ve kaç tane girdi var şeklinde belirlenir.
    • Genelleştirildiğinde, ağırlık değeri l'nin katman için n l'nin katmandaki kaç tane nöron var, kaç tane girdi var ve bir önceki katman l eksi bir bl için n ly bir o kadar olur.
    03:44Parametre Başlatma İşlemi
    • Initialize all parmaters işlemi başlatılır ve l tane parametre vardır.
    • Parametre başlatma işlemi için bir döngü oluşturulur ve range bir'den l ye kadar tekrarlanır.
    • Ağırlık değerleri random olarak başlatılır çünkü her katmandaki nöronlar random başlatılmazsa, weight değerleri eşit olur ve bu durum lineer c bir olarak düşünülmemelidir.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor