Sinir Ağı Eğitimi: Yeni Başlayanlar İçin Adım Adım Kılavuz

Makine öğrenimi alanında birçok ilginç kavram vardır. Burada, bu sinir ağı eğitiminde, sinir ağlarının temel kavramlarından birini tartışacağız. Bu makale, arkasındaki teoriyi açıklayarak bu ağların işleyişini anlamanıza yardımcı olacaktır.

Bu yapay sinir ağı eğitimini bitirdikten sonra şunları öğreneceksiniz:

• Sinir ağı nedir?
• Bir sinir ağı nasıl çalışır?
• Sinir ağlarının türleri nelerdir?

Sinir Ağları nedir?

Bir sinir ağı, insan beyni gibi davranmak üzere tasarlanmış bir sistemdir. Oldukça basit ama günlük hayatımızda yaygın.

Karmaşık bir tanım, bir sinir ağının ağ mimarisine sahip bir hesaplama modeli olduğu şeklinde olabilir. Bu mimari yapay nöronlardan oluşur. Bu yapı, belirli görevleri yerine getirmek için değiştirilebilecek belirli parametrelere sahiptir.

Kapsamlı yaklaşıklık özelliklerine sahiptirler. Bu, boyutundan bağımsız olarak bir işlevi herhangi bir doğruluk düzeyine yaklaştırabilecekleri anlamına gelir. Yapay Sinir Ağları, geleneksel bilgisayarların pek başarılı olmadığı alanlarda kapsamlı uygulamalar bulur. Siri'den Google Haritalar'a, Yapay Zekanın kullanıldığı her yerde sinir ağları mevcuttur.

Yapay zeka operasyonlarının hayati bir parçasıdırlar. Sinir ağları insan beyninden ilham alır ve bu nedenle yapıları da birbirine benzer.

Bir Sinir Ağı Nasıl Çalışır?

Bir sinir ağının birçok katmanı vardır. Her katman belirli bir işlevi yerine getirir ve ağ ne kadar karmaşıksa, katmanlar o kadar fazladır. Bu nedenle bir sinir ağına çok katmanlı algılayıcı da denir.

Bir sinir ağının en saf halinin üç katmanı vardır:

1. giriş katmanı
2. gizli katman
3. çıktı katmanı

Adından da anlaşılacağı gibi, bu katmanların her birinin belirli bir amacı vardır. Bu katmanlar düğümlerden oluşur. Bir sinir ağında gereksinimlere göre birden fazla gizli katman olabilir. Giriş katmanı, giriş sinyallerini alır ve bir sonraki katmana aktarır. Dış dünyadan veri toplar.

Gizli katman, hesaplamanın tüm arka uç görevlerini gerçekleştirir. Bir ağda sıfır gizli katman bile olabilir. Ancak, bir sinir ağının en az bir gizli katmanı vardır. Çıktı katmanı, gizli katmanın hesaplamasının nihai sonucunu iletir.

Diğer makine öğrenimi uygulamaları gibi, belirli bir problem sağlamadan önce bir sinir ağını da bazı eğitim verileriyle eğitmeniz gerekecektir. Ancak bir sinir ağının bir sorunu nasıl çözdüğünü daha derinlemesine incelemeden önce, öncelikle algılayıcı katmanlarının işleyişini bilmelisiniz:

Perceptron Katmanları Nasıl Çalışır?

Bir sinir ağı birçok algılayıcı katmanından oluşur; bu yüzden 'çok katmanlı algılayıcı' adını almıştır. Bu katmanlara yoğun katmanların gizli katmanları da denir. Birçok algılayıcı nötrondan oluşurlar. Bir algılayıcı katmanı oluşturmak için birlikte çalışan birincil birimdir. Bu nöronlar girdi setinde bilgi alırlar. Bu sayısal girdileri, daha sonra tek bir çıktı üreten bir önyargı ve bir grup ağırlıkla birleştirirsiniz.

Hesaplama için, her nöron ağırlıkları ve yanlılığı dikkate alır. Ardından, kombinasyon işlevi bir çıktı (değiştirilmiş girdi) vermek için ağırlığı ve önyargıyı kullanır. Aşağıdaki denklem aracılığıyla çalışır:

kombinasyon = önyargı + ağırlıklar * girdiler

Bundan sonra, aktivasyon fonksiyonu aşağıdaki denklemle çıktı üretir:

çıktı = aktivasyon (kombinasyon)

Bu işlev, sinir ağının ne tür bir rol üstlendiğini belirler. Ağın katmanlarını oluştururlar. Aşağıdakiler yaygın etkinleştirme işlevleridir:

Doğrusal İşlev

Bu fonksiyonda çıktı sadece nöronun birleşimidir:

aktivasyon = kombinasyon

Hiperbolik Tanjant Fonksiyonu

Sinir ağları arasında en popüler aktivasyon fonksiyonudur. Bu bir sigmoid fonksiyondur ve -1 ile +1 arasında yer alır:

aktivasyon = tanh(kombinasyon)

Lojistik İşlev

Lojistik fonksiyon, hiperbolik tanjant fonksiyonuna oldukça benzer çünkü aynı zamanda bir tür sigmoid fonksiyondur. Ancak 0 ile 1 arasında olduğu için farklıdır.

aktivasyon = 1 1 + e -kombinasyonu

Rektifiye Lineer Birim Fonksiyonu

Tıpkı hiperbolik tanjant işlevi gibi, doğrultulmuş doğrusal birim işlevi de yaygındır. Düzeltilmiş doğrusal birim işlevi için başka bir isim ReLU'dur. ReLU, sıfıra eşit veya sıfırdan büyük olduğunda kombinasyona eşittir ve kombinasyon (negatif) sıfırdan küçükse negatiftir.

Peki, Bir Sinir Ağı Tam Olarak Nasıl Çalışır?

Artık bir sinir ağının arkasında ne olduğunu ve nasıl çalıştığını bildiğinize göre, bir sinir ağının çalışmasına odaklanabiliriz.

İşte nasıl çalıştığı:

1. Bilgi, onu gizli katmana aktaran giriş katmanına beslenir.
2. İki katman arasındaki ara bağlantılar, her girişe rastgele ağırlıklar atar.
3. Ağırlıklar ayrı ayrı çarpıldıktan sonra her girdiye bir sapma eklendi
4. Ağırlıklı toplam, aktivasyon fonksiyonuna aktarılır.
5. Etkinleştirme işlevi, özellik çıkarma için hangi düğümlerin tetiklenmesi gerektiğini belirler
6. Model, çıktıyı teslim etmek için çıktı katmanına bir uygulama işlevi uygular.
7. Ağırlıklar ayarlanır ve hatayı en aza indirmek için çıktı geri yayılır

Model, hata oranını azaltmak için bir maliyet fonksiyonu kullanır. Farklı antrenman modelleri ile ağırlıkları değiştirmek zorunda kalacaksınız.

1. Model, çıktıyı orijinal sonuçla karşılaştırır
2. Doğruluğu artırmak için işlemi tekrarlar

Model, çıktının doğruluğunu artırmak için her yinelemede ağırlıkları ayarlar.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi Yapay Zeka Kursuna katılın .

Sinir Ağları Türleri

1) Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)

Bu ağda, bir katmanın çıktısı kaydedilir ve girdiye geri aktarılır. Bu şekilde, belirli bir katmanın düğümleri, geçmiş adımlar hakkında bazı bilgileri hatırlar. Girdi katmanının kombinasyonu, ağırlıkların ve özelliklerin toplamının ürünüdür. Tekrarlayan sinir ağı süreci gizli katmanlarda başlar.

Burada her düğüm, önceki adımının bazı bilgilerini hatırlar. Model, daha sonra kullanabileceği her yinelemeden bazı bilgileri tutar. Sonuç yanlış olduğunda sistem kendi kendine öğrenir. Daha sonra bu bilgiyi geri yayılımdaki tahmininin doğruluğunu artırmak için kullanır. RNN'nin en popüler uygulaması metinden konuşmaya teknolojisidir.

2) Evrişimli Sinir Ağı (CNN)

Bu ağ, bir veya birden fazla evrişim katmanından oluşur. Bu ağda bulunan evrişim katmanı, girdiyi bir sonraki katmana aktarmadan önce bir evrişim işlevi uygular. Bu nedenle, ağ daha az parametreye sahiptir, ancak daha derin hale gelir. CNN'ler, doğal dil işleme ve görüntü tanımada yaygın olarak kullanılmaktadır.

3) Radyal Temel Fonksiyonlu Sinir Ağı (RBFNN)

Bu sinir ağı radyal tabanlı bir işlev kullanır. Bu fonksiyon, bir noktanın merkezden uzaklığını dikkate alır. Bu ağlar iki katmandan oluşmaktadır. Gizli katman, özellikleri radyal temel işleviyle birleştirir ve çıktıyı bir sonraki katmana aktarır.

Bir sonraki katman, önceki katmanın çıktısını kullanırken aynı şeyi gerçekleştirir. Radyal tabanlı işlevli sinir ağları, güç sistemlerinde kullanılır.

4) İleri Beslemeli Sinir Ağı (FNN)

Bu, yapay sinir ağının en saf halidir. Bu ağda veriler tek yönde hareket eder, yani girdi katmanından çıktı katmanına doğru hareket eder. Bu ağda çıktı katmanı, girdilerin çarpımlarının ve ağırlıklarının toplamını alır. Bu sinir ağında geriye yayılma yok. Bu ağlar çok sayıda veya sıfır gizli katmana sahip olabilir. Bunların bakımı ve yüz tanımada uygulama bulmak daha kolaydır.

5) Modüler Sinir Ağı

Bu ağ, bağımsız olarak çalışan birkaç ağa sahiptir. Hepsi belirli görevleri yerine getirir, ancak hesaplama işlemi sırasında birbirleriyle etkileşime girmezler.

Bu şekilde, modüler bir sinir ağı, çok daha yüksek verimlilikle oldukça karmaşık bir görevi yerine getirebilir. Bu ağların bakımı daha basit ağlara (FNN gibi) kıyasla daha zordur, ancak aynı zamanda karmaşık görevler için daha hızlı sonuçlar verir.

Sinir Ağları Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Sinir ağı eğitimimizde bu kadar. Bu ağların gerçekleştirebileceği çeşitli görevleri görmüş olmalısınız. Günlük kullandığımız hemen hemen tüm teknolojilerde kullanılırlar. Sinir ağları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili kurs kataloğumuzu inceleyebilirsiniz.

Pratik uygulamalı atölyeler, bire bir sektör danışmanı, 12 vaka çalışması ve ödev, IIIT-B Mezunu statüsü ve daha fazlasını sağlayan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka'daki Yönetici PG Programımızı inceleyebilirsiniz.