Derin sinir aAlarA (DNN), bilgisayarlarAn kendini AArenmesi iAin kullanAlan modern AArenme algoritmalarAdAr. KAsaca, DNN'ler, Aevresel veri veya etkileAimleri A14zerinden kendilerini geliAtirip AArenme yapma yeteneAine sahip olduklarA iAin bilgisayarlarAn bir AeAidi olarak kabul edilirler. Bu kavramlarAn anlaAAlmasA iAin, sinir aAAnAn temel Azellikleri ve yapAsA hakkAnda kAsa bir aAAklama yapmak gerekiyor.
Temel Azellikleri
Derin sinir aAlarA, beyin gibi AArenmek iAin tasarlanmAAtAr. Bu aAlar, birden fazla katmanlA AAkAA yoluyla birbirine baAlA sinir hA14creleri (nAronlar) aAAnAn bir parAasA olarak dA14AA14nA14lebilir. DNN'ler, Aok sayAda girdi ve AAkAA arasAnda kompleks iliAkileri AArenmek iAin kullanAlAr. Bunun yerine, katmanlar arasAnda birkaA sinir hA14cresi arasAndaki iliAkileri AArenmektedir. DNN'ler, bu baAlantAlarA AArenmek iAin kullanAlan AArenme algoritmalarAnAn karmaAAk ve AngArA14lemeyen giriAleri arasAndaki iliAkileri modellendirmek iAin kullanAlAr.
YapA
Bir DNN, birbirine baAlA Aok sayAda katmandan oluAur. Girdi katmanA, AeAitli Azellikleri temsil eden dA14AA14mlerden oluAur. Bu dA14AA14mler, aAAn AeAitli Azelliklerini AArenmek iAin kullandAAA verileri temsil eder. Derin sinir aAlarA, bu dA14AA14mler arasAndaki baAlantAlarA AArenmek iAin AeAitli aAArlAklar kullanAr. AAArlAklar, dA14AA14mler arasAndaki AAkAAAn yoAunluAunu belirler. Bu aAArlAklar arttAkAa, AAkAA daha yA14ksektir.
Daha sonra, aAda birkaA gizli katman olabilir. Bu katmanlar, AAkAA katmanAndan Ance gelen katmanlar olarak dA14AA14nA14lA14r. Gizli katmanlar aAAn AArenme kapasitesini arttArmak ve AAkAAAn doAruluAunu arttArmak iAin Anemlidir.
Son olarak, AAkAA katmanA, aAAn AAkAA verilerini temsil eden dA14AA14mlerden oluAur. Bu dA14AA14mler, aAAn AArenmeyi gerAekleAtirdiAi son verileri temsil eder.
Temel Azellikleri
Derin sinir aAlarA, beyin gibi AArenmek iAin tasarlanmAAtAr. Bu aAlar, birden fazla katmanlA AAkAA yoluyla birbirine baAlA sinir hA14creleri (nAronlar) aAAnAn bir parAasA olarak dA14AA14nA14lebilir. DNN'ler, Aok sayAda girdi ve AAkAA arasAnda kompleks iliAkileri AArenmek iAin kullanAlAr. Bunun yerine, katmanlar arasAnda birkaA sinir hA14cresi arasAndaki iliAkileri AArenmektedir. DNN'ler, bu baAlantAlarA AArenmek iAin kullanAlan AArenme algoritmalarAnAn karmaAAk ve AngArA14lemeyen giriAleri arasAndaki iliAkileri modellendirmek iAin kullanAlAr.
YapA
Bir DNN, birbirine baAlA Aok sayAda katmandan oluAur. Girdi katmanA, AeAitli Azellikleri temsil eden dA14AA14mlerden oluAur. Bu dA14AA14mler, aAAn AeAitli Azelliklerini AArenmek iAin kullandAAA verileri temsil eder. Derin sinir aAlarA, bu dA14AA14mler arasAndaki baAlantAlarA AArenmek iAin AeAitli aAArlAklar kullanAr. AAArlAklar, dA14AA14mler arasAndaki AAkAAAn yoAunluAunu belirler. Bu aAArlAklar arttAkAa, AAkAA daha yA14ksektir.
Daha sonra, aAda birkaA gizli katman olabilir. Bu katmanlar, AAkAA katmanAndan Ance gelen katmanlar olarak dA14AA14nA14lA14r. Gizli katmanlar aAAn AArenme kapasitesini arttArmak ve AAkAAAn doAruluAunu arttArmak iAin Anemlidir.
Son olarak, AAkAA katmanA, aAAn AAkAA verilerini temsil eden dA14AA14mlerden oluAur. Bu dA14AA14mler, aAAn AArenmeyi gerAekleAtirdiAi son verileri temsil eder.