YAPAY SİNİR AĞLARI ÇEŞİTLERİ VE KATMANLARI
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin sinir hücrelerini taklit eden matematiksel modellerdir. YSA, karmaşık veri desenlerini öğrenme ve tanıma yetenekleri ile bilinen bir makine öğrenimi türüdür. YSA, girdi katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanı olmak üzere üç ana bileşenden oluşur. Girdi katmanı, verileri ağa ileten ilk katmandır. Gizli katmanlar, öğrenme sürecinin gerçekleştiği ve verinin özelliklerini temsil eden katmanlardır. Çıktı katmanı ise ağın tahminlerini veya sonuçlarını üretir.
YSA, yapılarına göre dört farklı gruba ayrılır. Bu gruplar şöyle açıklanabilir:
- Tek Katmanlı Algılayıcılar: Bu ağlar, girdi katmanı ve çıktı katmanından oluşur. Gizli katman yoktur. Bu ağlar, lineer olarak ayrılabilen problemleri çözmek için kullanılır. Örneğin, bir perceptron, tek katmanlı bir algılayıcıdır. Bir perceptron, girdileri ağırlıklarla çarpar, bir toplam fonksiyonu uygular ve bir aktivasyon fonksiyonu ile çıktı üretir.
- Çok Katmanlı Algılayıcılar: Bu ağlar, girdi katmanı, çıktı katmanı ve en az bir gizli katmandan oluşur. Bu ağlar, lineer olmayan problemleri çözmek için kullanılır. Örneğin, bir çok katmanlı perceptron, çok katmanlı bir algılayıcıdır. Bir çok katmanlı perceptron, girdileri ağırlıklarla çarpar, bir toplam fonksiyonu uygular ve bir aktivasyon fonksiyonu ile çıktı üretir. Bu işlem, gizli katmanlarda tekrarlanır. Son gizli katmandan çıkan çıktı, çıktı katmanına iletilir.
- İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları: Bu ağlar, girdi katmanı, çıktı katmanı ve birden fazla gizli katmandan oluşur. Bu ağlarda, bilgi sadece ileri yönde akar. Yani, her katman, kendisinden önceki katmandan girdi alır ve kendisinden sonraki katmana çıktı verir. Bu ağlar, derin öğrenmenin temelini oluşturur. Örneğin, bir evrişimli sinir ağı, ileri beslemeli bir yapay sinir ağıdır. Bir evrişimli sinir ağı, girdi olarak görüntü alır, evrişim, havuzlama, tam bağlı ve aktivasyon katmanlarından oluşan bir işlem dizisi uygular ve çıktı olarak görüntünün sınıfını verir.
- Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları: Bu ağlar, girdi katmanı, çıktı katmanı ve birden fazla gizli katmandan oluşur. Bu ağlarda, bilgi hem ileri hem de geri yönde akar. Yani, her katman, kendisinden önceki ve sonraki katmanlardan girdi alır ve kendisinden önceki ve sonraki katmanlara çıktı verir. Bu ağlar, kendi kendine öğrenme ve bellek gibi özelliklere sahiptir. Örneğin, bir yinelenen sinir ağı, geri beslemeli bir yapay sinir ağıdır. Bir yinelenen sinir ağı, girdi olarak bir dizi veri alır, her adımda girdiyi ve önceki adımdan gelen gizli durumu işler ve çıktı olarak bir sonraki adım için yeni bir gizli durum ve bir tahmin verir.

Sitede uzun şiir yazımına izin verilmediği için devamını yazmadım. Devamı gelecektir.