YAPAY SİNİR AĞLARI ÇEŞİTLERİ VE KATMANLARI (devamı)

Tek Katmanlý Algýlayýcýlar
Tek katmanlý algýlayýcýlar, yapay sinir aðlarýnýn en basit modelidir. Bu modelde, girdi katmaný ve çýktý katmaný olmak üzere sadece iki katman vardýr. Girdi katmaný, problemin özelliklerini temsil eden bir vektördür. Çýktý katmaný ise, problemin sýnýflarýný temsil eden tek bir nörondur. Bu nöron, girdi katmanýndaki tüm nöronlara baðlýdýr ve her baðlantýnýn bir aðýrlýðý vardýr. Bu aðýrlýklar, nöronun öðrenmesini saðlar.
Tek katmanlý algýlayýcýlarda, çýktý fonksiyonu doðrusaldýr. Yani, girdi katmanýndaki nöronlarýn deðerleri ile baðlantý aðýrlýklarýnýn çarpýmýnýn toplamýdýr. Bu toplam, bir eþik deðeri ile karþýlaþtýrýlýr ve sonuç olarak 1 veya -1 deðerleri alýnýr. Bu deðerler, problemin iki sýnýfýný gösterir. Örneðin, 1 deðeri pozitif sýnýf, -1 deðeri negatif sýnýf olabilir.
Tek katmanlý algýlayýcýlar, doðrusal olarak ayrýlabilir problemleri çözebilir. Yani, iki sýnýf arasýnda bir doðru çizerek ayrým yapabilir. Ancak, doðrusal olarak ayrýlamayan problemleri çözemez. Bu durumda, çok katmanlý algýlayýcýlar kullanýlmalýdýr. Çok katmanlý algýlayýcýlar, girdi ve çýktý katmanlarý arasýnda bir veya daha fazla ara katman bulunduran yapay sinir aðlarýdýr. Bu katmanlar, problemin karmaþýklýðýný azaltmak ve doðrusal olmayan fonksiyonlar öðrenmek için kullanýlýr.
Çok Katmanlý Algýlayýcýlar
Çok katmanlý algýlayýcýlar, yapay sinir aðlarýnýn bir türüdür. Bu aðlar, girdi ve çýktý arasýnda birden fazla katman bulunduran yapýlardýr. Her katman, bir önceki katmandan gelen verileri iþleyen ve bir sonraki katmana gönderen birçok nöron içerir. Nöronlar, verileri doðrusal olmayan bir þekilde dönüþtüren aktivasyon fonksiyonlarý kullanýr. Bu sayede, að karmaþýk ve doðrusal olmayan problemleri çözebilir.
Çok katmanlý algýlayýcýlar, tek katmanlý algýlayýcýlarýn (perceptron) çözemediði XOR gibi problemleri çözmek için geliþtirilmiþtir. Çok katmanlý algýlayýcýlar, sýnýflandýrma, regresyon, görüntü iþleme, doðal dil iþleme gibi pek çok alanda kullanýlmaktadýr.
Ýleri Beslemeli Yapay Sinir Aðlarý
Ýleri beslemeli yapay sinir aðlarý, yapay zekanýn bir dalý olan makine öðrenmesinde kullanýlan bir modeldir. Bu model, insan beynindeki nöronlarýn çalýþma þeklini taklit etmeye çalýþýr. Nöronlar, bilgiyi iþleyen ve ileten küçük hücrelerdir. Ýleri beslemeli yapay sinir aðlarýnda, nöronlar birbirine baðlý katmanlar halinde düzenlenir. Bu katmanlardan ilki giriþ katmaný, sonuncusu çýkýþ katmaný, aradakiler ise gizli katmanlardýr.
Giriþ katmaný, yapay sinir aðýnýn dýþ dünyadan aldýðý verileri temsil eder. Örneðin, bir resmi tanýmak için yapay sinir aðýný kullanan bir programda, giriþ katmaný resmin piksellerini alýr. Giriþ katmanýndaki nöronlar, verileri olduðu gibi gizli katmanlara iletir. Gizli katmanlar, verileri iþleyen ve öðrenen katmanlardýr. Gizli katmanlardaki nöronlar, kendilerinden önceki katmandaki nöronlardan gelen verileri alýr, bir fonksiyon uygular ve sonucu kendilerinden sonraki katmana iletir. Gizli katman sayýsý ve nöron sayýsý, yapay sinir aðýnýn karmaþýklýðýný ve performansýný etkiler. Çýkýþ katmaný, yapay sinir aðýnýn sonucunu veren katmandýr. Çýkýþ katmanýndaki nöronlar, gizli katmanlardan gelen verileri alýr, bir fonksiyon uygular ve sonucu dýþ dünyaya aktarýr. Örneðin, bir resmi tanýmak için yapay sinir aðýný kullanan bir programda, çýkýþ katmaný resmin hangi sýnýfa ait olduðunu belirler.
Ýleri beslemeli yapay sinir aðlarýnýn adý, verilerin giriþten çýkýþa doðru tek yönde ilerlemesinden gelir. Bu modelde, ayný katmandaki nöronlar arasýnda baðlantý yoktur ve geriye doðru bir akýþ yoktur. Bu model, basit ve yaygýn olarak kullanýlan bir modeldir. Ancak, bazý problemler için daha uygun olan geri beslemeli yapay sinir aðlarý gibi farklý modeller de vardýr. Geri beslemeli yapay sinir aðlarýnda, veriler hem ileriye hem de geriye doðru akar ve ayný katmandaki nöronlar arasýnda da baðlantý olabilir. Bu model, örneðin, doðal dil iþleme gibi zamanla ilgili problemler için daha uygundur.
Geri Beslemeli Yapay Sinir Aðlarý
Geri beslemeli yapay sinir aðlarý, insan beyninin çalýþma þeklinden esinlenerek oluþturulan, birbirine baðlý çok sayýda iþlem birimi (nöron) içeren yapýlardýr. Bu aðlarda, nöronlar arasýndaki baðlantýlar hem ileri hem de geri yönde sinyal iletebilir. Yani, bir nöronun ürettiði çýktý, hem kendisinden sonra gelen katmana hem de kendisinden önce gelen katmana veya kendi katmanýndaki baþka bir nörona gidebilir. Bu þekilde, aðýn giriþ ve çýkýþlarý arasýnda karmaþýk bir etkileþim oluþur.
Geri beslemeli yapay sinir aðlarýnýn avantajý, doðrusal olmayan ve dinamik bir davranýþ sergileyebilmeleridir. Bu sayede, zamanla deðiþen veya gecikmeli verileri iþleyebilir, öðrenebilir ve tahmin edebilirler. Geri beslemeli yapay sinir aðlarýnýn dezavantajý ise, eðitimlerinin zor ve uzun olmasýdýr. Ayrýca, aðýn yapýsýnýn ve baðlantýlarýnýn nasýl seçileceði de önemli bir sorundur.
Geri beslemeli yapay sinir aðlarýnýn farklý tipleri vardýr. Bunlardan bazýlarý þunlardýr:
- Hopfield Aðý: Bu aðda, tüm nöronlar hem giriþ hem de çýkýþ olarak kullanýlýr. Aðýn amacý, giriþ olarak verilen bir deseni, daha önce öðrendiði bir desene en yakýn hale getirmektir. Bu þekilde, að bellek görevi görür ve gürültülü veya eksik verileri tamamlayabilir.
- Boltzmann Makinesi: Bu aðda, nöronlar rastgele olarak aktive olur veya olmaz. Aðýn amacý, giriþ olarak verilen bir desenin olasýlýðýný maksimize etmektir. Bu þekilde, að istatistiksel öðrenme yapabilir ve olasýlýk daðýlýmlarýný modelleyebilir.
- Elman Aðý: Bu aðda, gizli katmandaki nöronlarýn çýktýlarý, bir sonraki zaman adýmýnda giriþ katmanýna geri beslenir. Aðýn amacý, zaman serisi verilerini öðrenmek ve tahmin etmektir. Bu þekilde, að dinamik sistemleri taklit edebilir ve geçmiþ verilerden yararlanabilir.
Geri beslemeli yapay sinir aðlarý, birçok uygulama alanýnda kullanýlabilir. Örneðin, ses tanýma, metin üretme, robot kontrolü, stok piyasasý analizi, hava durumu tahmini gibi alanlarda geri beslemeli yapay sinir aðlarýndan faydalanýlabilir.
Derin Öðrenme Nedir?
Derin öðrenme, insan beyninin çalýþma þeklini taklit eden yapay zekâ sistemlerinin geliþtirilmesi için kullanýlan bir makine öðrenmesi yöntemidir. Derin öðrenme, çok katmanlý yapay sinir aðlarý adý verilen matematiksel modellerden oluþur. Bu modeller, verileri katman katman iþleyerek karmaþýk özellikleri ve iliþkileri öðrenebilir. Derin öðrenme, son yýllarda birçok alanda önemli baþarýlar elde etmiþtir. Aþaðýda, derin öðrenmenin baþlýca uygulama alanlarýndan bazýlarý kýsaca açýklanmýþtýr.
1. Dil modelleme ve doðal dil iþleme: Dil modelleme, bir dilin sözdizimi, anlamý ve olasýlýk daðýlýmý gibi özelliklerini matematiksel olarak tanýmlamaya çalýþan bir süreçtir. Doðal dil iþleme ise, insanlarýn kullandýðý doðal dilleri anlama, üretme ve iþleme gibi iþlemleri gerçekleþtiren bir bilgisayar bilimi dalýdýr. Derin öðrenme, dil modelleme ve doðal dil iþleme alanlarýnda, metin sýnýflandýrma, duygu analizi, makine çevirisi, metin özetleme, soru-cevap sistemleri, ses tanýma, ses sentezi gibi birçok uygulamada kullanýlmaktadýr.
2. Konuþma ve ses iþleme: Konuþma ve ses iþleme, insanlarýn konuþma ve ses sinyallerini üretme, algýlama, analiz etme, anlama ve dönüþtürme gibi iþlemleri gerçekleþtiren bir bilgisayar bilimi dalýdýr. Derin öðrenme, konuþma ve ses iþleme alanlarýnda, konuþma tanýma, konuþma sentezi, konuþma anlama, konuþma sentezleme, ses tanýma, ses sentezi, ses dönüþtürme, ses sýnýflandýrma, ses doðrulama gibi birçok uygulamada kullanýlmaktadýr.
3. Bilgi eriþimi: Bilgi eriþimi, insanlarýn ihtiyaç duyduklarý bilgilere kolayca ve hýzlýca ulaþmasýný saðlayan bir bilgisayar bilimi dalýdýr. Bilgi eriþimi, bilgi kaynaklarýný arama, sorgulama, indeksleme, sýralama, önerme, özetleme, görselleþtirme gibi iþlemleri içerir. Derin öðrenme, bilgi eriþimi alanýnda, web arama, bilgi çýkarýmý, bilgi görselleþtirme, bilgi önerme, bilgi özetleme, bilgi keþfi, bilgi güvenliði gibi birçok uygulamada kullanýlmaktadýr.
4. Nesne tanýma ve bilgisayarlý görü: Nesne tanýma, görüntü veya video içindeki nesneleri tanýmlama, sýnýflandýrma, yerleþtirme, sayma, izleme gibi iþlemleri gerçekleþtiren bir bilgisayar bilimi dalýdýr. Bilgisayarlý görü ise, görüntü veya video iþleme, analiz etme, anlama ve dönüþtürme gibi iþlemleri gerçekleþtiren bir bilgisayar bilimi dalýdýr. Derin öðrenme, nesne tanýma ve bilgisayarlý görü alanlarýnda, yüz tanýma, yüz ifadesi analizi, yaya tanýma, plaka tanýma, el yazýsý tanýma, týbbi görüntü analizi, görüntü iyileþtirme, görüntü sentezi, görüntü stil transferi, görüntü kapsülleme, görüntü anlatýmý, video anlatýmý, video analizi, video sentezi, video kapsülleme, video anlatýmý gibi birçok uygulamada kullanýlmaktadýr.
5. Çok modlu ve çok görevli öðrenme: Çok modlu öðrenme, birden fazla veri türü veya modu (örneðin, metin, ses, görüntü, video) kullanarak öðrenme gerçekleþtiren bir makine öðrenmesi yöntemidir. Çok görevli öðrenme ise, birden fazla öðrenme görevi (örneðin, sýnýflandýrma, regresyon, kümeleme) arasýnda ortak bilgi veya özellik paylaþarak öðrenme gerçekleþtiren bir makine öðrenmesi yöntemidir. Derin öðrenme, çok modlu ve çok görevli öðrenme alanlarýnda, metin-ses-görüntü-video birleþtirme, metin-ses-görüntü-video dönüþtürme, metin-ses-görüntü-video anlama, metin-ses-görüntü-video üretme, metin-ses-görüntü-video önerme, metin-ses-görüntü-video özetleme, metin-ses-görüntü-video keþfi, metin-ses-görüntü-video güvenliði gibi birçok uygulamada kullanýlmaktadýr.
Derin Öðrenmenin Diðer Yöntemlerden Farklarý
Derin öðrenmenin diðer yöntemlerden farklarý þöyle açýklanabilir:
- Geleneksel makine öðrenmesi yöntemleri, verileri anlamlý bir þekilde temsil etmek için önceden belirlenmiþ özellikler kullanýr. Bu özellikler, verilerin karmaþýklýðýný azaltmak ve makinelerin öðrenmesini kolaylaþtýrmak için uzmanlar tarafýndan seçilir veya tasarlanýr. Bu süreç, hem zaman hem de insan kaynaðý gerektirir. Ayrýca, özelliklerin veriye uygun olmasý ve öðrenme performansýný artýrmasý gerekir. Bu nedenle, geleneksel makine öðrenmesi yöntemleri, ham verilerle doðrudan çalýþamaz.
- Derin öðrenme yöntemi, verileri otomatik olarak öðrenilen temsillerle ifade eder. Bu temsiller, verilerin farklý yönlerini yakalamak için birbirine baðlý katmanlardan oluþur. Her katman, bir önceki katmandan gelen bilgiyi daha yüksek seviyeli bir bilgiye dönüþtürür. Bu þekilde, derin öðrenme yöntemi, verilerin içerdiði karmaþýk iliþkileri ve desenleri ortaya çýkarabilir. Bu nedenle, derin öðrenme yöntemi, ham verilerle doðrudan çalýþabilir.
- Derin öðrenme yöntemi, 2012 yýlýnda büyük bir baþarý elde etmiþtir. ImageNet yarýþmasý, milyonlarca görüntüyü binlerce kategoriye ayýrmak için bir test alaný olarak kullanýlýr. Derin öðrenme yöntemi, bu yarýþmada evriþimsel sinir aðý adý verilen bir mimari ile birinci olmuþtur. Evriþimsel sinir aðý, görüntülerin piksel düzeyinde deðil, özellik düzeyinde iþlenmesini saðlar. Bu sayede, görüntülerin içerdiði nesneleri, þekilleri, renkleri ve dokularý tanýmlayabilir. Derin öðrenme yöntemi, bu yarýþmada %26,1 olan en iyi beþ hata oranýný %15,3’e indirmiþtir. Sonraki yýllarda, derin öðrenme yöntemi, bu hata oranýný daha da düþürerek %3,6’ya kadar getirmiþtir. Bu, insanlarýn hata oranýndan daha iyi bir performans anlamýna gelir.
Yapay Sinir Aðlarý Uygulamalarý Ýçin Gerekli Donanýmlar
Yapay sinir aðlarý (YSA), insan beyninin iþleyiþini taklit eden ve verilerden öðrenen matematiksel modellerdir. YSA, girdi, gizli ve çýktý katmanlarýndan oluþur. Girdi katmaný, veriyi aða aktarýr. Gizli katmanlar, verinin özelliklerini öðrenir ve iþler. Çýktý katmaný, aðýn sonucunu veya tahminini verir.
YSA, gizli katman sayýsýný artýrarak daha karmaþýk ve derin öðrenme yapabilir. Ancak bu da daha fazla bellek ve iþlem gücü gerektirir. Bellek, veriyi depolamak ve eriþmek için kullanýlýr. Ýþlem gücü, veriyi iþlemek için kullanýlýr. Örneðin, ÝmageNet yarýþmasý için 1,2 milyon resimden oluþan bir veri seti kullanýlýrsa, bu resimleri bellekte tutmak ve iþlemek için çok fazla bellek ve iþlem gücü gerekir.
YSA, veriyi iþlemek için geriye yayýlým algoritmasý adý verilen bir yöntem kullanýr. Bu yöntem, aðýn çýktýsýný istenen çýktýyla karþýlaþtýrýr ve aðýn aðýrlýklarýný hata oranýný azaltacak þekilde günceller. Bu iþlem, gizli katman sayýsý arttýkça daha uzun sürer. Bu yüzden, paralel iþlemciler kullanmak daha hýzlý sonuç verir. Paralel iþlemciler, veriyi ayný anda birden fazla parçaya bölerek iþleyebilen iþlemcilerdir.
Derin aðlarýn eðitimi için, merkezi iþlem birimi (CPU) yerine grafik iþlem birimi (GPU) kullanýlýr. CPU, bilgisayarýn temel iþlemlerini yapan iþlemcidir. GPU, grafik iþlemlerini yapan iþlemcidir. GPU, CPU’ya göre daha fazla paralel iþlem yapabilir. Bu da, derin aðlarýn eðitimini hýzlandýrýr. GPU, genel amaçlý olarak da kullanýlabilir. Yani, grafik iþlemlerinin yaný sýra, yapay sinir aðlarý gibi diðer iþlemleri de yapabilir.

Sosyal Medyada Paylaşın: