Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve neural network konulu eğitim içeriğidir.
- Video, multi-layer perceptron'un neden gerekli olduğunu XOR problemi üzerinden açıklamaktadır. İlk bölümde lojistik regresyon ile çözülen XOR problemi ve multi-layer perceptron'un iki katmanlı modeli grafiklerle gösterilirken, ikinci bölümde aktivasyon fonksiyonları, nöronların beslenmesi, katsayıların kullanımı ve katmanların nasıl eklendiği anlatılmaktadır.
- Videoda ayrıca tek katmanlı ve çok katmanlı neural network'lerin farkları, hyperplane kavramı ve derin öğrenme'nin nasıl çalıştığı detaylı olarak ele alınmaktadır. Neural network'lerin nasıl görselleştirilebileceği ve farklı verileri nasıl anlamlandırabileceği de gösterilmektedir.
- 00:02Multi-Layer Perceptron ve XOR Problemi
- Multi-layer perceptron, önceki derste bahsedilen logistic regression'un çok katmanlı hali olarak tanımlanıyor.
- XOR problemi, tek bir çizgiyle ayırt edilemeyen bir problem olarak açıklanıyor.
- XOR problemi için logistic regression'da gerekli olan denklem, g(θ + θ₁x₁ + θ₂x₂ + θ₃x₁³x₂² + ...) şeklinde karmaşık bir ifade olur.
- 01:49XOR Probleminin Çözümü
- XOR problemi için iki farklı çizgi çizilerek çözüm bulunabilir.
- Sigmoid fonksiyonu (σ(-ωᵀx)) kullanılarak, çizgilerin her iki tarafında 0 ve 1 değerleri elde edilir.
- Çizgilerin oluşturduğu bölgelerde, (0,0), (0,1), (1,0) ve (1,1) değerleri bulunur.
- 04:02Nöron Katmanları ve Çözüm Modeli
- XOR problemi için iki giriş nöronu (x₁ ve x₂) ve iki çıkış nöronu (z₁ ve z₂) kullanılır.
- Çözüm modeli için bir katman daha eklenerek, z₁ ve z₂ değerlerini temsil eden yeni bir eksen oluşturulur.
- Son katmanda, z₁ ve z₂ değerlerini birleştirerek XOR problemi için gerekli sınıflandırma yapabilen bir nöron (z₃) eklenir.
- 09:08Nöral Ağların Görselleştirilmesi
- Nöral ağlarda nöronlar ve aktivasyon fonksiyonları kullanılarak bir model oluşturulur.
- Nöronlar arasında bağlantılar (çizgiler) çizilerek, X1, X2 gibi giriş değerleri Z1 ve Z2 gibi çıkış değerlerine dönüştürülür.
- Nöronlar eksen üzerinde doğruya doğru eklenirken, katmanlar (layer) 90 derecelik açıda eklenir ve yeni bir düzlem oluşturur.
- 11:46Katmanların Önemi
- Nöral ağların görsel temsilini anlamak, ne kadar nöron kullanılacağını belirlemek için önemlidir.
- Tek bir gizli katmanlı (hidden layer) ağ görselleştirilebilirken, birden fazla katmanlı ağlar daha karmaşık verileri anlamlandırabilir.
- Derin nöral ağlar (deep neural network), gözle görülemeyen veya ayırt edilemeyen özellikleri de ayırt edebilir.
- 13:12Nöral Ağların Zihinsel İşlevi
- Nöral ağlar, bir taş gibi bir nesnenin kalınlığına bakarak farklı özellikleri çıkarabilir.
- İnsan zihninin yaptığı gibi, nöral ağlar da matematiksel olarak nesneleri kodlayabilir.
- Bir katman daha eklenildiğinde, ağ düzlemden çıkıp başka bir düzlem oluşturur.