Kapılı Tekrarlayan Hücre (Gated Recurrent Unit)


Geçişli tekrarlayan hücreler veya kapılı tekrarlayan hücreler (GRU), tekrarlayan sinir ağlarında bir kapı mekanizmasıdır. Polifonik müzik modelleme ve konuşma sinyali modellemesindeki performanslarının, uzun / kısa süreli hafızaya (LSTM) benzer olduğu tespit edilmiştir. LSTM’den daha az sayıda parametreye sahipler çünkü çıkış kapısı yoktur. GRU, LSTM’nin bir çeşididir. LSTM’nin vanishing gradient problemi hala mevcuttur ancak iç yapısı daha basittir ve bu nedenle gizli durumunu güncellemek için daha az … Okumaya devam et Kapılı Tekrarlayan Hücre (Gated Recurrent Unit)

Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Network)


Tekrarlayan sinir ağları (RNN), düğümler arasındaki bağlantıların yönlendirilmiş bir döngü oluşturduğu yapay sinir ağı sınıfıdır. Bu, dinamik zamansal davranış sergilemesine izin verir. İleri beslemeli sinir ağlarından farklı olarak, RNN’ler kendi giriş belleğini girdilerin keyfi sıralarını işlemek için kullanabilirler. Tekrarlayan sinir ağlarının asıl amacı ardışık bilgileri kullanmaktır. Geleneksel bir sinir ağında tüm girişlerin (ve çıktıların) birbirinden bağımsız olduğunu varsayarız. RNN’ler tekrarlayan olarak adlandırılır çünkü bir dizinin … Okumaya devam et Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Network)

İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Network)


Bir ileri beslemeli sinir ağı, birimler arasındaki bağlantıların bir döngü oluşturmadığı bir yapay sinir ağıdır. Bu nedenle, tekrar eden sinir ağlarından farklıdır. İleri beslemeli sinir ağı, geliştirilen yapay sinir ağının ilk ve en basit türüdür.  Bu ağda, bilgi, girdi düğümlerinden, gizli düğümler (varsa) aracılığıyla, sadece bir yönde ileri çıkış düğümlerine doğru gider. Ağda döngü yoktur. Referans: https://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network  Designed by Freepik Okumaya devam et İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Network)

Yapay Sinir Ağları (Neural Network)


İçerik Sinir Ağları Perceptron – Algılayıcı Algılayıcı Algoritması Algılayıcı Kullanarak Basit Bir Örüntü Tanıma Sinir Ağ Çeşitleri SİNİR AĞLARI İnsan beyni, biyolojik sinir ağı olarak tanımlanır. Nöronlar birbirine bağlı bir web ağı gibi ayrıntılı elektrik sinyalleri üretir. Dendritler giriş sinyallerini alır ve bu girdilere dayanarak bir akson aracılığı ile bir çıkış sinyalini tetikler. İnsan beyninin gerçekte nasıl çalıştığı aslında çok daha ayrıntılı ve karmaşık bir … Okumaya devam et Yapay Sinir Ağları (Neural Network)

Python ile Derin Öğrenmeye Başlarken


Öğrenebilen algoritmaların tasarımını inceleyen bilgisayar bilimlerinde bir alan olan makine öğrenmesini zaten biliyorsunuzdur. Derin Öğrenmeye atlamadan önce, aşağıda belirtilenlerin temellerini bilmeniz önerilir. Olasılık ve İstatistik Olasılık ve İstatistik 101 Lineer Cebir Lineer Cebir 101 Python Scikit-Learn 101 Makine Öğrenmesi Makine Öğrenmesi 101 Destek Vektör Makineleri Yapay Sinir Ağları TensorFlow Hesaplamalı Çizge TensorFlow’a Kolay Bir Başlangıç TensorFlow 101 TensorFlow: Makine Öğrenmesine Yeni Başlayanlar için MNIST TensorFlow: … Okumaya devam et Python ile Derin Öğrenmeye Başlarken

Derin Öğrenme Nedir?


Derin Öğrenme, yapay sinir ağları adı verilen beynin yapısı ve fonksiyonundan esinlenen algoritmalarla ilgili makine öğrenmesinin bir alt alanıdır. Derin öğrenme (derin yapılandırılmış öğrenme ya da hiyerarşik öğrenme), göreve özel algoritmalar yerine, verileri öğrenmeye dayanan daha geniş bir makine öğrenmesi ailesinin bir parçasıdır. Öğrenme denetlenebilir, kısmen denetlenebilir veya denetimsiz olabilir. Bazı temsiller basitçe beyindeki çeşitli uyaranlar ve ilişkili nöronal yanıtlar arasındaki ilişkiyi tanımlamaya çalışan sinirsel … Okumaya devam et Derin Öğrenme Nedir?