Evrişimli sinir ağları
Genel bilgiler
Evrişimli sinir ağları (CNN), girdi verisi olarak görüntüleri kullanan bir derin öğrenme algoritmasıdır.
Görüntülerin özelliklerini (features) kullanarak görüntüleri birbirinden ayırt etmektedir, diğer bir deyişle sınıflandırma işlemini gerçekleştirmektedir.
CNN de kullanılacak veriler için gerekli olan ön işleme, diğer sınıflandırma algoritmalarına kıyasla çok daha düşüktür. Bunun sebebi ise CNN, diğer sınıflandırma algoritmalarından farklı olarak filtreleri öğrenme yeteneğine sahiptir.
CNN mimarisi temel olarak üç katmandan oluşur:
- Evrişimli Katman (Convolutional Layer),
- Havuzlama Katmanı (Pooling Layer),
- Tam bağlantılı Katman (Fully Connected Layer).
Bu katmanlardan geçen görsel, farklı işlemlerden geçirilerek derin öğrenme modeline girecek hale gelir.