Yapay Sinir Ağları Nedir? Yapay Sinir Ağı Nedir?

İçindekiler

Yapay Sinir Ağları nedir?

Yapay Sinir Ağları, insan beyninden ilham alan hesaplamalı modellerdir. Yapay Zeka alanında Ses Tanıma, Görüntü Tanıma, Yapay Sinir Ağlarını kullanan Robotikler dahil olmak üzere son gelişmelerin çoğu yapıldı. Yapay Sinir Ağı, aşağıdakiler gibi belirli belirli görevleri gerçekleştirmek için bilgisayarda gerçekleştirilen biyolojik olarak ilham alan simülasyonlardır:

  • Kümeleme
  • Sınıflandırma
  • Desen tanıma

Yapay Sinir Ağları, genel olarak – belirli görevleri yerine getirmek için yapılandırılmış biyolojik olarak ilham alan yapay nöronlardan oluşan bir ağdır.

Bu biyolojik hesaplama yöntemleri, Bilgi İşlem Endüstrisinde bir sonraki büyük gelişme olarak kabul edilmektedir.

Yapay Sinir Ağı nedir?

‘Nöral’ terimi, insan (hayvan) sinir sisteminin temel işlevsel birimi olan ‘nöron’ veya beyinde ve insan (hayvan) vücudunun diğer kısımlarında bulunan sinir hücrelerinden türetilmiştir. Bir sinir ağı, insan beynine benzer bir veri kümesindeki temel ilişkiyi onaylayan bir algoritma grubudur. Sinir ağı, girişin değiştirilmesine yardımcı olur, böylece ağ çıktı prosedürünü yeniden tasarlamadan en iyi sonucu verir. Ayrıca ONNX hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz .

Nöronun Parçaları ve İşlevlerinde Yapay Sinir Ağları

İnsan beyninin tipik sinir hücresi dört bölümden oluşur –

  • Dendritin İşlevi

Diğer nöronlardan sinyaller alır.

  • Soma (hücre gövdesi)

Giriş oluşturmak için tüm gelen sinyalleri toplar.

  • Akson Yapısı

Toplam bir eşik değerine ulaştığında, nöron ateşlenir ve sinyal aksondan diğer nöronlara doğru ilerler.

  • Sinapslar Çalışıyor

Bir nöronun diğer nöronlarla bağlantı noktası. İletilen sinyal miktarı, bağlantıların gücüne (sinaptik ağırlıklar) bağlıdır.

 

Nöronun Parçaları ve İşlevleri
Nöronun Parçaları ve İşlevleri

Bağlantılar doğası gereği engelleyici (gücü azaltan) veya uyarıcı (artan gücü) olabilir.

Dolayısıyla, sinir ağı, genel olarak, aralarında trilyonlarca ara bağlantı bulunan milyarlarca nörondan oluşan, birbiriyle oldukça bağlantılı bir ağdır.

Bilgisayar ve İnsan Beyni Arasındaki Fark Nedir?

Bilgisayar ve İnsan Beyni Arasındaki Fark Nedir?
Bilgisayar ve İnsan Beyni Arasındaki Fark Nedir?

Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Biyolojik Sinir Ağları (BNN) – Fark

Özellikler Yapay Sinir Ağları Biyolojik (Gerçek) Sinir Ağı
Hız Bilgi işlemede daha hızlı. Yanıt süresi nanosaniye cinsindendir. Bilgi işlemede daha yavaş. Yanıt süresi milisaniye cinsindendir.
İşleme Seri işleme. Büyük ölçüde paralel işlem.
Boyut ve Karmaşıklık Daha az boyut ve karmaşıklık. Karmaşık örüntü tanıma görevlerini yerine getirmez. 1015 ara bağlantıya sahip 1011 düzeyinde nöronlar içeren, son derece karmaşık ve yoğun birbirine bağlı nöron ağı. <Güçlü
Depolama Bilgi depolamanın değiştirilebilir olması, eski verilerin silinmesiyle yeni verilerin eklenebileceği anlamına gelir. Son derece karmaşık ve yoğun birbirine bağlı nöronlar ağı, 1015 ara bağlantıya sahip 1011 düzeyinde nöronlar içerir.
Hata toleransı Hataya tahammülsüz. Sistemin arızalanması durumunda bilgi bozulduğunda geri alınamaz. Bilgi depolama uyarlanabilir, eski bilgileri yok etmeden ara bağlantı güçlerini ayarlayarak yeni bilgilerin eklendiği anlamına gelir
Kontrol mekanizması Hesaplama faaliyetlerini kontrol etmek için bir kontrol ünitesi var Bilgi işlem görevinin dışında belirli bir kontrol mekanizması yoktur.

Biyolojik Sinir Ağına Sahip Yapay Sinir Ağları – Benzerlik

Nöral ağlar aşağıdaki iki şekilde insan beynine benzer:

  • Bir sinir ağı, öğrenme yoluyla bilgi edinir.
  • Bir sinir ağının bilgisi, sinaptik ağırlıklar olarak bilinen nöronlar arası bağlantı güçlerinde depolanır.

VON NEUMANN MİMARLIK TABANLI BİLGİSAYAR

YSA TABANLI BİLGİSAYAR

Seri işleme – işleme talimatı ve sorun kuralı birer birer (sıralı) Paralel işleme – birkaç işlemci aynı anda çalışır (çoklu görev)
Bir dizi if & else kuralıyla mantıksal olarak işleyin – kurala dayalı yaklaşım Verilen girdiden (resim, metin veya video vb.) Model öğrenerek işlev
C, Java , C ++ vb. Gibi üst düzey dillerle programlanabilir . YSA, özünde programın kendisidir.
Büyük veya hataya açık paralel işlemciler gerektirir Uygulamaya özel çoklu çiplerin kullanımı.

Biyolojik Sinir Ağı (BNN) ile Yapay Sinir Ağları (YSA) – Karşılaştırma

Biyolojik Sinir Ağı (BNN) ile Yapay Sinir Ağı (YSA) - Karşılaştırma
Biyolojik Sinir Ağı (BNN) ile Yapay Sinir Ağları (YSA) – Karşılaştırma
  • Biyolojik Sinir Ağındaki dendritler, Yapay Sinir Ağlarındaki sinaptik ara bağlantılarına dayanan ağırlıklı girdilere benzer.
  • Hücre gövdesi, aynı zamanda toplama ve eşik biriminden oluşan Yapay Sinir Ağlarındaki yapay nöron birimi ile karşılaştırılabilir.
  • Axon, Yapay Sinir Ağları durumunda çıktı birimine benzer çıktı taşır. Dolayısıyla YSA, temel biyolojik nöronların çalışması kullanılarak modellenmiştir.

Yapay Sinir Ağları Nasıl Çalışır?

Yapay Sinir Ağı Nasıl Çalışır
Yapay Sinir Ağları Nasıl Çalışır

Yapay Sinir Ağları, yapay nöronların düğüm olduğu ve ağırlıklı yönlendirilmiş kenarların nöron çıktıları ile nöron girdileri arasındaki bağlantılar olduğu ağırlıklı yönlendirilmiş grafikler olarak görülebilir.

Yapay Sinir Ağları, dış dünyadan vektör formunda desen ve görüntü şeklinde bilgi alır. Bu girdiler matematiksel olarak n sayıda girdi için x (n) gösterimi ile gösterilir.

Her girdi ilgili ağırlıkları ile çarpılır. Ağırlıklar, sinir ağı tarafından bir sorunu çözmek için kullanılan bilgilerdir. Tipik olarak ağırlık, Sinir Ağı içindeki nöronlar arasındaki bağlantının gücünü temsil eder.

Ağırlıklı girdilerin tümü hesaplama birimi (yapay nöron) içinde toplanır. Ağırlıklı toplamın sıfır olması durumunda, çıktının sıfır olmaması veya sistem yanıtının ölçeğini büyütmek için önyargı eklenir. Sapmanın ağırlığı vardır ve girdi her zaman ‘1 ′’ye eşittir.

Toplam, 0 ile sonsuz arasında değişen herhangi bir sayısal değere karşılık gelir. Yanıtı istenen değere ulaşacak şekilde sınırlamak için eşik değeri ayarlanır. Bunun için toplam bir aktivasyon fonksiyonundan geçirilir.

Aktivasyon fonksiyonu, istenen çıktıyı elde etmek için kullanılan transfer fonksiyonuna ayarlanır. Doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonunun yanı sıra doğrusal vardır.

Yaygın olarak kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından bazıları – ikili, sigmoidal (doğrusal) ve bronz hiperbolik sigmoidal fonksiyonlardır (doğrusal olmayan).

  • İkili – Çıkışın 0 ve 1 olmak üzere yalnızca iki değeri vardır. Bunun için eşik değeri ayarlanır. Net ağırlıklı girdi 1’den büyükse, çıktının bir aksi takdirde sıfır olduğu varsayılır.
  • Sigmoidal Hiperbolik – Bu fonksiyonun ‘S’ şeklinde bir eğrisi vardır. Burada tan hiperbolik işlevi, net girdiden çıktıyı yaklaşık olarak hesaplamak için kullanılır. Fonksiyon – f (x) = (1/1 + exp (- ???? x)) olarak tanımlanır burada ???? – diklik parametresi.

Ayrıca Büyük Veride Yapay Zeka ve Doğal Dil İşlemenin Rolüne Genel Bakış Okumayı da Sevebilirsiniz


Yapay Zekada Yapay Sinir Ağlarının Türleri

Parametre Türler Açıklama
Bağlantı modeline göre FeedForward, Tekrarlayan Feedforward – Grafiklerin döngü içermediği.

Tekrarlayan – Döngüler geribildirim nedeniyle oluşur.

Gizli katmanların sayısına göre Tek katmanlı, Çok Katmanlı Tek Katman – Bir gizli katmana sahip olmak. Ör. Tek Algılayıcı

Çok Katmanlı – Birden çok gizli katmana sahip. Çok Katmanlı Algılayıcı

Ağırlıkların yapısına göre Sabit, Uyarlanabilir Düzeltildi – Ağırlıklar önceden sabitlendi ve hiç değiştirilmedi.

Uyarlanabilir – Ağırlıklar eğitim sırasında güncellenir ve değiştirilir.

Bellek birimine göre Statik dinamik Statik – Hafızasız birim. Akım çıkışı, akım girişine bağlıdır. Örneğin, Feedforward ağı

Dinamik – Bellek birimi – Çıkış, akım girişinin yanı sıra akım çıkışına bağlıdır. Ör. Tekrarlayan Sinir Ağı

Yapay Sinir Ağı Mimari Türleri

Sinir Ağı Mimari Türleri
Sinir Ağı Mimari Türleri
  • Yapay Sinir Ağlarında Algılayıcı Modeli

Neural Network, iki giriş birimine ve gizli katmanları olmayan bir çıkış birimine sahiptir. Bunlar aynı zamanda ‘tek katmanlı algılayıcılar’ olarak da bilinir.

  • Radyal Temel Fonksiyon Yapay Sinir Ağı

Bu ağlar, bu nöronların aktivasyon işlevi olarak radyal temel işlevi kullanılması dışında, ileri beslemeli Sinir Ağına benzer.

  • Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağı

Bu ağlar, tek katmanlı algılayıcıdan farklı olarak birden fazla gizli nöron katmanı kullanır. Bunlar aynı zamanda Derin İleri Beslemeli Sinir Ağları olarak da bilinir.

  • Tekrarlayan Yapay Sinir Ağı

Gizli katman nöronlarının kendi kendine bağlantılara sahip olduğu Sinir Ağı türü. Tekrarlayan Sinir Ağları hafızaya sahiptir. Herhangi bir durumda, gizli katman nöronu, alt katmandan aktivasyonu ve önceki aktivasyon değerini alır.

  • Uzun Kısa Süreli Bellek Sinir Ağı (LSTM)

Bellek hücresinin gizli katman nöronlarına dahil edildiği Sinir Ağı türüne LSTM ağı denir.

  • Hopfield Ağı

Her bir nöronun diğer her nörona bağlı olduğu, tamamen birbirine bağlı bir nöron ağı. Ağ, bir nöron değerini istenen modele ayarlayarak giriş modelleri ile eğitilir. Daha sonra ağırlıkları hesaplanır. Ağırlıklar değiştirilmez. Ağ, bir veya daha fazla model için eğitildikten sonra, öğrenilen modellere yakınlaşacaktır. Diğer Sinir Ağlarından farklıdır.

  • Boltzmann Makinesi Sinir Ağı

Bu ağlar, bazı nöronların giriş olması dışında, diğerleri doğada gizlenmiş olması dışında Hopfield ağına benzer. Ağırlıklar rastgele başlatılır ve geri yayılım algoritması aracılığıyla öğrenilir.

  • Evrişimli Sinir Ağı

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme ile Günlük Analitiği blogumuz aracılığıyla Evrişimli Sinir Ağlarına tam bir genel bakış edinin .

  • Modüler Sinir Ağı

Tüm Sinir Ağlarının bağımsız alt görevini gerçekleştirmek için ağa tek bir modül olarak dahil edilen çok katmanlı algılayıcı, Hopfield Ağı, Tekrarlayan Sinir Ağı vb. Gibi farklı sinir ağlarının birleşik yapısıdır.

  • Fiziksel Sinir Ağı

Bu tür Yapay Sinir Ağlarında, sinir ağında gerçekleştirilen yazılım simülasyonları yerine sinaps işlevini taklit etmek için elektriksel olarak ayarlanabilen direnç malzemesi kullanılır.

Sinir Ağları için Donanım Mimarisi

Sinir Ağları için donanım uygulamak için iki tür yöntem kullanılır.

  • Geleneksel bilgisayarda yazılım simülasyonu
  • Yürütme süresini azaltmak için özel bir donanım çözümü.

Sinir Ağları daha az sayıda işlem birimi ve ağırlık ile kullanıldığında, yazılım simülasyonu doğrudan bilgisayarda gerçekleştirilir. Örneğin, ses tanıma vb.

Sinir Ağı Algoritmaları, 1000 nöron ve 10000 sinaps ile faydalı şeylerin yapılabileceği noktaya kadar geliştirildiğinde, yüksek performanslı Sinir Ağları donanımı pratik çalışma için gerekli hale gelecektir.

Örneğin, nesne tanıma, görüntü sınıflandırma vb. Durumunda Derin Öğrenme algoritmaları durumunda GPU (Grafik işleme birimi).

Uygulamanın performansı, ikinci sayı (cps) başına bağlantı ile ölçülür, yani veri yığınlarının sayısı sinir ağının kenarları boyunca taşınır.

Öğrenme algoritmasının performansı saniyedeki bağlantı güncellemelerinde ölçülürken (cup)


Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Teknikleri

Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Teknikleri
Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Teknikleri

Sinir ağı, istenen çıktıyı elde etmek için ağırlıklarını ve önyargısını (eşiği) yinelemeli olarak ayarlayarak öğrenir. Bunlara serbest parametreler de denir. Gerçekleşmeyi öğrenmek için önce Sinir Ağı eğitilir. Eğitim, öğrenme algoritması olarak da bilinen tanımlanmış bir kurallar dizisi kullanılarak gerçekleştirilir.

Yapay Sinir Ağları İçin Eğitim Algoritmaları

  • Gradyan İniş Algoritması

Bu, denetimli eğitim modeli durumunda kullanılan en basit eğitim algoritmasıdır. Gerçek çıktının hedef çıktıdan farklı olması durumunda fark veya hata bulunur. Gradyan iniş algoritması, bu hatayı en aza indirecek şekilde ağın ağırlıklarını değiştirir.

  • Geri Yayılma Algoritması

Gradyan tabanlı delta öğrenme kuralının bir uzantısıdır. Burada, bir hata bulduktan sonra (istenen ve hedef arasındaki fark), hata, gizli katman aracılığıyla çıktı katmanından giriş katmanına geriye doğru yayılır. Çok Katmanlı Sinir Ağı durumunda kullanılır.

Yapay Sinir Ağlarında Veri Kümelerini Öğrenmek

  • Eğitim Veri Seti

Ağın parametrelerine [yani ağırlıklara] uyması için öğrenme için kullanılan bir dizi örnek. Bir yaklaşım, eğitim setinde bir tam eğitim döngüsünden oluşur.

  • Doğrulama Seti Yaklaşımı

Ağın parametrelerini [yani mimarisini] ayarlamak için kullanılan bir dizi örnek. Örneğin, bir Sinir Ağındaki gizli birimlerin sayısını seçmek için.

  • Test Seti Yapmak

Yalnızca tam olarak belirlenmiş bir ağın performansını [genellemeyi] değerlendirmek veya girdisi bilinen çıktıyı tahmin etmede başarılı bir şekilde uygulamak için kullanılan bir dizi örnek.

Bir Yapay Sinir Ağını Eğitmek İçin Beş Algoritma

  • Hebbian Öğrenme Kuralı
  • Kendi Kendini Düzenleyen Kohonen Kuralı
  • Hopfield Ağ Yasası
  • LMS algoritması (En Küçük Ortalama Kare)
  • Rekabetçi Öğrenme

Yapay Sinir Ağları Mimarisi

Tipik bir Yapay Sinir Ağı, bir dizi katman halinde düzenlenmiş birimler adı verilen çok sayıda yapay nöron içerir.

Tipik Yapay Sinir Ağlarında, farklı katmanlardan oluşur –

Yapay Sinir Ağı Mimarisi
Yapay Sinir Ağları Mimarisi
  • Giriş katmanı – Ağın öğreneceği, tanıyacağı veya başka şekilde işleyeceği dış dünyadan girdi alan birimleri (Yapay Nöronlar) içerir.
  • Çıktı katmanı – Herhangi bir görevin nasıl öğrenildiği hakkındaki bilgilere yanıt veren birimler içerir.
  • Gizli katman – Bu birimler, giriş ve çıkış katmanları arasındadır. Gizli katmanın işi, girdiyi çıktı biriminin bir şekilde kullanabileceği bir şeye dönüştürmektir.

Çoğu Sinir Ağı tamamen bağlantılıdır, yani her gizli nöronun önceki katmandaki (giriş) ve sonraki katman (çıktı) katmanındaki her nörona tamamen bağlı olduğu anlamına gelir.


Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Teknikleri

  • Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenmede, eğitim verileri ağa girilir ve istenen çıktı bilinen ağırlıklar, üretim istenen değeri verene kadar ayarlanır.

  • Denetimsiz Öğrenme

Giriş verileri, çıktısı bilinen ağı eğitmek için kullanılır. Ağ, giriş verilerini sınıflandırır ve ağırlığı, giriş verilerinde özellik çıkarımı ile ayarlar.

  • Takviye Öğrenme

Burada çıktının değeri bilinmemektedir, ancak ağ çıktının doğru veya yanlış olup olmadığı konusunda geri bildirim sağlar. Yarı Denetimli Öğrenmedir.

  • Çevrimdışı Öğrenim

Ağırlık vektörünün ve eşiğin ayarlanması ancak tüm eğitim seti ağa sunulduğunda yapılır. Aynı zamanda Toplu Öğrenme olarak da adlandırılır.

  • Çevrimiçi öğrenme

Her eğitim numunesi ağa sunulduktan sonra ağırlık ve eşiğin ayarlanması yapılır.

Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme ve Gelişim

Ağ içindeki ağırlıklar birçok yinelemeden sonra güncellendiğinde öğrenme gerçekleşir.

Örneğin – İki farklı model sınıfı için model şeklinde girdilerimiz olduğunu varsayalım – gösterildiği gibi I & 0 ve istenen çıktı olarak b -bias ve y.

Desen y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 b
ben 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1
Ö -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1

Giriş modellerini ‘I’ ve ‘O’ kalıplarından birine sınıflandırmak istiyoruz.

Gerçekleştirilen adımlar şunlardır:

  • X1 – x9’dan dokuz giriş, önyargı b (ağırlık değeri 1 olan giriş) ile birlikte ilk model için ağa beslenir.
  • Başlangıçta ağırlıklar sıfır olarak başlatılır.
  • Ardından, aşağıdaki formüller kullanılarak her nöron için ağırlıklar güncellenir: i = 1 ila 9 (Hebb Kuralı) için Δ wi = xi y
  • Son olarak, aşağıdaki formüller kullanılarak yeni ağırlıklar bulunur:
  • wi (yeni) = wi (eski) + Δwi
  • Wi (yeni) = [111-11-1 1111]
  • İkinci model ağa giriştir. Bu sefer ağırlıklar sıfıra başlatılmaz. Burada kullanılan ilk ağırlıklar, ilk desen sunulduktan sonra elde edilen son ağırlıklardır. Bunu yaparak ağ
  • 1 – 4 arasındaki adımlar ikinci girişler için tekrarlanır.
  • Yeni ağırlıklar Wi (yeni) = [0 0 0-2-2-2 000]

Dolayısıyla, bu ağırlıklar, ağın girdi modellerini başarılı bir şekilde sınıflandırmak için öğrenme yeteneğine karşılık gelir.


4 Farklı Yapay Sinir Ağları Tekniği

  • Sınıflandırma Yapay Sinir Ağı

Bir Sinir Ağı, belirli bir modeli veya veri kümesini önceden tanımlanmış bir sınıfa sınıflandırmak için eğitilebilir. Feedforward Networks kullanır.

  • Tahmin Yapay Sinir Ağı

Bir Sinir Ağı, belirli bir girdiden beklenen çıktıları üretmek için eğitilebilir. Örneğin, – Hisse senedi piyasası tahmini.

  • Kümeleme Yapay Sinir Ağı

Sinir ağı, verilerin benzersiz bir özelliğini tanımlamak ve veriler hakkında önceden bilgi sahibi olmadan bunları farklı kategoriler halinde sınıflandırmak için kullanılabilir.

Kümeleme için aşağıdaki ağlar kullanılır –

  • Rekabetçi ağlar
  • Uyarlanabilir Rezonans Teorisi Ağları
  • Kohonen Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar.
  • Dernek Yapay Sinir Ağı

Bir Sinir Ağı, belirli modeli hatırlamak için eğitilebilir, böylece gürültü modeli ağa sunulduğunda, ağ bunu bellekteki en yakın olanla ilişkilendirir veya atar. Örneğin, tanıma, sınıflandırma ve kümeleme vb. Gerçekleştiren Hopfield Networks.


Örüntü Tanıma için Yapay Sinir Ağları

Örüntü Tanıma için Sinir Ağları
Örüntü Tanıma için Sinir Ağları

Örüntü tanıma , makinelerin çevreyi nasıl gözlemleyebildiklerini, ilgi alanlarını geçmişlerinden ayırt etmeyi öğrendiklerini ve model kategorileri hakkında mantıklı ve mantıklı kararlar verdiklerini inceleyen bir çalışmadır.

Modelin bazı örnekleri – parmak izi görüntüsü, el yazısı bir kelime, insan yüzü veya konuşma sinyalidir.

Bir girdi modeli verildiğinde, tanınması aşağıdaki görevi içerir –

  • Denetimli sınıflandırma – Giriş modelinin önceden tanımlanmış bir sınıfın üyesi olarak tanımlandığı göz önüne alındığında.
  • Denetimsiz sınıflandırma – Kalıp şimdiye kadar bilinmeyen bir sınıfa atanır.

Dolayısıyla, buradaki tanıma sorunu esasen bir sınıflandırma veya kategorize edilmiş bir görevdir.

Örüntü tanıma sistemlerinin tasarımı genellikle aşağıdaki üç yönü içerir:

  • Veri toplama ve ön işleme
  • Temsili veri
  • Karar verme

Örüntü Tanıma Yaklaşımları için Yapay Sinir Ağları

  • Şablon eşleme
  • İstatistiksel
  • Sözdizimsel Eşleştirme
  • Yapay Sinir Ağları

Örüntü Tanıma için kullanılan Sinir Ağı mimarilerinin ardından –

  • Çok Katmanlı Algılayıcı
  • Kohonen SOM (Kendi Kendini Düzenleyen Harita)
  • Radyal Temel Fonksiyon Ağı (RBF)

Derin Öğrenme için Yapay Sinir Ağı

Sinir Ağının ardından Derin Öğrenmede mimariler kullanılır.

  • İleri beslemeli sinir ağları
  • Tekrarlayan sinir ağı
  • Çok katmanlı algılayıcılar (MLP)
  • Evrişimli sinir ağları
  • Özyinelemeli sinir ağları
  • Derin inanç ağları
  • Evrişimli derin inanç ağları
  • Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar
  • Derin Boltzmann makineleri
  • Yığınlı gürültü giderici otomatik kodlayıcılar

Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık

Bulanık mantık, 0 ve 1’i temsil eden geleneksel boole mantığının aksine, 0 ile 1 arasında değerler atayarak doğruluk derecesini ifade etmek için geliştirilen mantığı ifade eder.

Bulanık mantık ve Sinir ağlarının ortak bir yönü vardır. Örüntü tanıma ve herhangi bir matematiksel modeli içermeyen diğer problemleri çözmek için kullanılabilirler.

Hem bulanık mantığı hem de sinir ağlarını birleştiren sistemler, nöro-bulanık sistemlerdir.

Bu sistemler (Hibrit), daha iyi bir performans sağlamak için hem sinir ağlarının hem de bulanık mantığın avantajlarını birleştirebilir.

Bulanık mantık ve Sinir Ağları, aşağıdaki uygulamalarda kullanılmak üzere entegre edilmiştir –

  • Otomotiv Mühendisliği
  • İşlerin başvuru sahibi taraması
  • Vinç kontrolü
  • Glokomun izlenmesi

Karma (nöro-bulanık) bir modelde, Sinir Ağları Öğrenme Algoritmaları bulanık mantığın bulanık akıl yürütmesiyle birleştirilir.

Sinir ağı, parametrelerin değerlerini belirlerken eğer-o zaman kuralları bulanık mantıkla işlenir.

Makine Öğrenimi için Yapay Sinir Ağı

  • Çok Katmanlı Perceptron (denetimli sınıflandırma)
  • Geri Yayılma Ağı (denetimli sınıflandırma)
  • Hopfield Ağı (örüntü ilişkilendirmesi için)
  • Derin Sinir Ağları (denetimsiz kümeleme)

Yapay Sinir Ağlarının Uygulamaları

Sinir ağları, geniş veri yoğunluklu uygulamalar yelpazesine başarıyla uygulandı, örneğin:

Uygulama Mimari / Algoritma Aktivasyon Fonksiyonu
Süreç modelleme ve kontrol Radyal Taban Ağı Radyal Temel
Makine Tanılama Çok Katmanlı Algılayıcı Tan- Sigmoid Fonksiyonu
Portföy Yönetimi Sınıflandırma Denetimli Algoritma Tan- Sigmoid Fonksiyonu
Hedef Tanıma Modüler Sinir Ağı Tan- Sigmoid Fonksiyonu
Tıbbi teşhis Çok Katmanlı Algılayıcı Tan- Sigmoid Fonksiyonu
Kredi notu YSA ile Lojistik Ayrımcı Analizi, Destek Vektör Makinesi Lojistik fonksiyon
Hedefli Pazarlama Geri Yayılma Algoritması Lojistik fonksiyon
Ses tanıma Çok Katmanlı Algılayıcı, Derin Sinir Ağları (Evrişimli Sinir Ağları) Lojistik fonksiyon
Finansal Tahmin Backpropagation Algoritması Lojistik fonksiyon
Akıllı arama Derin Sinir Ağı Lojistik fonksiyon
Dolandırıcılık tespiti Gradyan – İniş Algoritması ve En Küçük Ortalama Kareler (LMS) algoritması. Lojistik fonksiyon

Yapay Sinir Ağlarının Avantajları

  • Bir sinir ağı, doğrusal bir programın yapamadığı görevleri gerçekleştirebilir.
  • Sinir ağının bir unsuru arızalandığında, paralel yapıları gereği sorunsuz bir şekilde devam edebilir.
  • Bir sinir ağı öğrenir ve yeniden programlanmasına gerek yoktur.
  • Herhangi bir uygulamada uygulanabilir.
  • Sorunsuz bir şekilde yapılabilir.

Sinir Ağlarının Sınırlamaları

  • Sinir ağının çalışması için eğitime ihtiyacı var.
  • Bir sinir ağının mimarisi mikroişlemci mimarisinden farklıdır, bu nedenle taklit edilmesi gerekir.
  • Büyük sinir ağları için yüksek işlem süresi gerektirir.

Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Yüz Tanıma

Yüz tanıma, giriş resmindeki kişiyi tanımlamak için bir görüntünün kaydedilmiş yüzlerin bir veritabanıyla karşılaştırılmasını gerektirir. Yüz algılama mekanizması, görüntüleri iki bölüme ayırmayı içerir; biri hedefler (yüzler) içeren ve diğeri arka planı sağlayan.

İlişkili yüz algılama ataması, görüntülerin tanınabildiklerinden önce analiz edilmesi ve yüzlerin tanımlanması gerektiği gerçeğiyle doğrudan ilişkilidir.

Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Yüz Tanıma
Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Yüz Tanıma

 Yüz Algılama Mimarisi, Zorluklar ve Çözümler hakkında mı düşünüyorsunuz?

Cevaplarınızı yorum olarak atabilirsiniz :)

Sinir Ağında Öğrenme Kuralları

Öğrenme kuralı bir tür matematiksel mantıktır. Bir Sinir Ağını mevcut koşullardan yararlanmaya ve verimliliğini ve performansını yükseltmeye teşvik eder.

Beynin öğrenme prosedürü sinir yapısını değiştirir. Sinaptik birlikteliklerinin genişleyen veya azalan kalitesi, faaliyetlerine bağlıdır.

Sinir ağında öğrenme kuralları:

  • Hebbian öğrenme kuralı; Bir sistemin düğümlerinin ağırlıklarının nasıl özelleştirileceğini belirler.
  • Algılayıcı öğrenme kuralı; Ağ, her yüke rastgele bir değer atayarak öğrenmeye başlar.
  • Delta öğrenme kuralı; Bir düğümün sempatrik ağırlığındaki değişiklik, hata ve girdinin çarpımına eşittir.
  • Korelasyon öğrenme kuralı; Denetimli öğrenmeye benzer.

XenonStack Yapay Sinir Ağları Size Nasıl Yardımcı Olabilir?

XenonStack, Sinir Ağlarına dayalı model çözümlerinizi geliştirmenize ve dağıtmanıza yardımcı olabilir. Ne tür bir sorunla karşılaşırsanız karşılaşın – Tahmin, Sınıflandırma veya Kalıp Tanıma – XenonStack’in sizin için bir çözümü vardır.

Dolandırıcılık Tespit ve Önleme Hizmetlerinde Yapay Sinir Ağları

XenonStack Dolandırıcılık Tespit Hizmetleri, karlılığı artırmak için gerçek zamanlı dolandırıcılık analizi sunar. Veri Madenciliği, sahtekarlığı hızlı bir şekilde tespit etmek, nokta kalıpları aramak ve hileli işlemleri tespit etmek için kullanılır. Dolandırıcılık kayıplarını önlemek için Tahmine Dayalı Modeller oluşturmak için Makine Öğrenimi, Sinir Ağları, Küme Analizi gibi Veri Madenciliği Araçları kullanılır.

Veri Modelleme Hizmetleri

XenonStack, Sinir Ağları, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme kullanarak Veri Modelleme sunar. Veri Modelleme hizmetleri, İşletmelerin veri nesnelerinin analizine dayalı kavramsal bir model oluşturmasına yardımcı olur. Veri Modellerinizi Google Cloud, Microsoft Azure, AWS gibi önde gelen Bulut Hizmeti Sağlayıcılarında veya kapsayıcı ortamında (Kubernetes ve Docker) dağıtın.

Anahtar Kelimeler:

yapay zeka, makine öğrenimi, makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay sinir ağı, yapay sinir ağları, türkiye yapay zeka

“Yapay Sinir Ağları Nedir? Yapay Sinir Ağı Nedir?” üzerine 2 yorum

  1. Yapay sinir ağları harika anlatıma sahip olmuş. Ellerine emeğine sağlık. Başarılarınızın devamını dileriz

    Cevapla

Yorum yapın