Gürültü Giderici Otomatik Kodlayıcı (Denoising Autoencoder)


Otomatik Kodlayıcılar hakkında daha fazla bilgi için tıklayınız. Gürültü Giderici Otomatik Kodlayıcı Nedir? Gürültü giderici otomatik kodlayıcı, denoising autoencoder (DAE), girdi verilerinden anlamlı ve sağlam özellikler çıkarmak için eğitilen özel bir sinir ağıdır. Gürültü giderici otomatik kodlayıcı, overcomplete yapıdadır. Overcomplete otomatik kodlayıcıların, girdiden yararlı özellikleri çıkartabilmesi için bazı düzenlemeler yapılmalıdır. Bu tarz otomatik kodlayıcılara düzenlenmiş otomatik kodlayıcı (regularized autoencoder) denir. Düzenlenmiş otomatik kodlayıcılar lineer olmayan … Okumaya devam et Gürültü Giderici Otomatik Kodlayıcı (Denoising Autoencoder)

Otomatik Kodlayıcı (Autoencoder)


Otomatik Kodlayıcı Nedir? Otomatik kodlayıcı, girdi katmanındaki değerleri çıktı katmanına kopyalayan bir sinir ağıdır. Yani, sinir ağına girdi olarak verdiğimiz veriyi, çıktı katmanında tekrar oluştururuz. Otomatik kodlayıcı, veri setini eğitirken belirgin olarak (explicit) etiketlerin belirlenmediği bir denetimsiz öğrenme modelidir. Otomatik kodlayıcı, veriyi eğitirken kendi etiketlerini kendi ürettiği için öz-denetimli (self-supervised) bir öğrenme modeli olarak da geçer. Bu sinir ağı iki ayrı fazdan oluşmaktadır; kodlayıcı (encoder) … Okumaya devam et Otomatik Kodlayıcı (Autoencoder)

TensorFlow: Algılayıcı


Daha önce, Yapay Sinir Ağlarında algılayıcılardan bahsetmiştik ve python ile basit bir algılayıcı gerçekleştirmiştik. Önce bir tekrar edip, sonra tensorflow ile algılayıcı gerçekleştireceğiz. Bir algılayıcı, bir veya daha fazla girdi, bir işlem ve tek bir çıktıdan oluşur. Bir “algılayıcı”, “ileri besleme” modelini izler; bu da girişler nörona gönderilir, işlenir ve çıktı haline getirilir. En basit sinir ağı türü tek bir katman çıkış düğümlerinden oluşan tek katmanlı … Okumaya devam et TensorFlow: Algılayıcı

Konvolüsyonel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network)


Makine öğrenmesinde konvolüsyonel sinir ağı (CNN), görüntülerin analiz edilmesine başarıyla uygulanmış derin ileri beslemeli yapay sinir ağıdır. CNN’ler minimal önişleme gerektiren bir çok katmanlı algılayıcı varyasyonu kullanırlar. Paylaşım ağırlıklı mimarisi ve çeviri değişmezlik özelliklerine dayalı olarak, vardiya değişmez veya uzay değişmez yapay sinir ağları (SIANN) olarak da bilinirler. Farklı düğümlerin alıcı alanları, kısmen çakışır ve böylece tüm görsel alanı kaplarlar. CNN’ler, diğer resim sınıflandırma algoritmalarına … Okumaya devam et Konvolüsyonel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network)

Derin İnanç Ağı (Deep Belief Network)


Makine öğrenmesinde, derin inanç ağı (DBN), üretken grafiksel bir modeldir ya da alternatif olarak, gizli düğümlerin birden fazla katmanından oluşan, katmanlar arasında bağlantı olan fakat düğümler arasında olmayan bir derin sinir ağı sınıfıdır. Denetimsiz bir dizi örnek üzerinde eğitim gördüğünde, DBN, girişlerini olasılıksal olarak yeniden yapılandırmayı öğrenebilir. Katmanlar daha sonra özellik dedektörleri gibi davranırlar. Bu öğrenme aşamasından sonra, sınıflandırma yapmak için bir DBN daha fazla … Okumaya devam et Derin İnanç Ağı (Deep Belief Network)

Kısıtlı Boltzmann Makinesi (Restricted Boltzmann Machine (RBM))


Geoff Hinton tarafından yaratılan Kısıtlı Boltzmann Makinesi sınıflandırma, regresyon ve özellik öğrenimi gibi alanlarda kullanılır. Kısıtlı bir Boltzmann Makinesi (RBM), girdi seti üzerinde olasılık dağılımlarını öğrenebilen rastlantısal bir yapay sinir ağıdır. RBM’ler, derin inanç ağlarının yapı taşlarını oluşturan iki katmanlı sinir ağlarıdır. RBM’nin ilk katmanı görünür veya giriş katmanı ve ikinci katmanı ise gizli katman olarak adlandırılır. Her daire(düğüm) nöronu temsil eder ve hesaplamaların yapıldığı … Okumaya devam et Kısıtlı Boltzmann Makinesi (Restricted Boltzmann Machine (RBM))

Boltzmann Makinesi (Boltzmann Machine)


Bir Boltzmann makinesi, stokastik tekrarlayan sinir ağı tipidir. Boltzmann makineleri Hopfield ağlarının stokastik, üretken karşılığı olarak görülebilir. Bunlar, iç temsilleri öğrenebilen ilk sinir ağlarındandır ve zor kombinatoryal problemleri temsil edip çözebilirler. Sınırsız bağlanabilirliği olan Boltzmann makineleri, makine öğrenmesi veya çıkarımında pratik sorunlar için yararlı değildir, ancak eğer bağlantı düzgün bir şekilde kısıtlıysa, öğrenme pratik problemler için faydalı olacak kadar verimli hale getirilebilir. Designed by Freepik Okumaya devam et Boltzmann Makinesi (Boltzmann Machine)

Hopfield Ağı (Hopfield Network)


Bir Hopfield ağı, John Hopfield tarafından 1982’de popülerleştirilen, ancak daha önce 1974’te Little tarafından tanımlanan tekrarlayan yapay sinir ağı biçimidir. Hopfield ağları, ikili eşik düğümleri olan içerik adresli bellek sistemleri olarak çalışır. Bunların yerel bir minimuma yakın olması garanti edilir, ancak bazen depolanan desenden (beklenen yerel minimum) yanlış bir şekle (yanlış yerel minimum) yakınsar. Hopfield ağları, insan hafızasını anlamak için bir model de sağlar. Hopfield … Okumaya devam et Hopfield Ağı (Hopfield Network)

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)