Makine Öğrenimi Mühendislerinin Bilmesi Gereken 7 Yapay Sinir Ağı Türü

Sinir Ağları, Makine Öğreniminde kullanılan ve insan sinir sistemine benzer şekilde çalışan ağlardır. Birçok şeyin çeşitli şekillerde birbirine bağlı olduğu insan beyni gibi çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Yapay Sinir Ağları, geleneksel bilgisayarların çok iyi performans göstermediği alanlarda kapsamlı uygulamalar bulur. Hesaplamalı model için kullanılan birçok türde yapay sinir ağı vardır.

Matematiğin parametreleri ve işlemleri kümesi, sonucu elde etmek için kullanılacak sinir ağlarının türünü belirler. Burada, Makine Öğrenimindeki bazı kritik Sinir Ağları türlerini tartışacağız:

Makine Öğreniminde En İyi 7 Yapay Sinir Ağı

1. Modüler Sinir Ağları

Bu tür sinir ağlarında, birçok bağımsız ağ toplu olarak sonuçlara katkıda bulunur. Bu sinir ağlarının her biri tarafından gerçekleştirilen ve oluşturulan birçok alt görev vardır. Bu, diğer sinir ağlarıyla karşılaştırıldığında benzersiz olan bir dizi girdi sağlar. Herhangi bir görevi yerine getirmek için bu sinir ağları arasında sinyal alışverişi veya etkileşimi yoktur.

Bu modüler ağlar tarafından problemler çözülürken bir problemin karmaşıklığı kolaylıkla azaltılır, çünkü bunlar büyük boyutlu hesaplama sürecini küçük bileşenlere tamamen bölerler. Hesaplama hızı, bağlantı sayısı bozulduğunda da iyileşir ve sinir ağlarının birbirleriyle etkileşim ihtiyacını azaltır.

Toplam işleme süresi, sonuçların hesaplanmasında nöronların katılımına ve sürece kaç nöronun dahil olduğuna da bağlı olacaktır. Modüler Sinir Ağları (MNN'ler), Yapay Zekanın en hızlı büyüyen alanlarından biridir.

2. İleri Beslemeli Sinir Ağı – Yapay Nöron

Sinir ağındaki bilgi tek yönde hareket eder ve Yapay Sinir Ağının en saf halidir. Bu tür bir sinir ağı, gizli katmanlara sahip olabilir ve veriler giriş düğümlerinden girip çıkış düğümlerinden çıkabilir. Bu sinir ağında sınıflandırma aktivasyon fonksiyonu kullanılmaktadır. Geri yayılım yoktur ve yalnızca ön yayılan dalgaya izin verilir.

İleri beslemeli sinir ağlarının konuşma tanıma ve bilgisayarla görme gibi birçok uygulaması vardır. Bu tür Sinir Ağlarının bakımı daha kolaydır ve ayrıca gürültülü verilere mükemmel yanıt verme özelliğine sahiptir.

Dünyanın en iyi üniversitelerinden çevrimiçi yapay zeka kursu alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

3. Radyal tabanlı fonksiyon Sinir Ağı

RBF'nin fonksiyonlarında iki katman vardır. Bunlar, bir merkezin noktaya göre uzaklığını hesaplamak için kullanılır. İlk katmanda, iç katmandaki özellikler Radyal Temel Fonksiyonu ile birleştirilir. Bir sonraki adımda, bu katmanın çıktısı, bir sonraki yinelemede aynı çıktının hesaplanması için dikkate alınır. Radyal Temel fonksiyonunun uygulamalarından biri Güç Restorasyon Sistemlerinde görülebilir. Bir elektrik kesintisinden sonra gücü mümkün olduğunca güvenilir ve hızlı bir şekilde geri yüklemeye ihtiyaç vardır.

4. Kohonen Kendi Kendini Düzenleyen Sinir Ağı

Bu sinir ağında vektörler, rastgele bir boyuttan ayrı bir haritaya girilir. Bir organizasyonun eğitim verileri, haritanın eğitilmesiyle oluşturulur. Haritada bir veya iki boyut olabilir. Nöronların ağırlığı, değere bağlı olarak değişebilir.

Haritayı eğitirken nöronun konumu değişmeyecek ve sabit kalacaktır. Kendi kendine organizasyon sürecinin ilk aşamasında her nöron değerine girdi vektörü ve küçük ağırlık verilir. Kazanan bir nöron, noktaya en yakın olan bir nörondur. İkinci aşamada kazanan nöronla birlikte diğer nöronlar da noktaya doğru hareket etmeye başlayacaktır.

Kazanan nöron en az mesafeye sahip olacaktır ve nöronlar ile nokta arasındaki mesafeyi hesaplamak için öklid mesafesi kullanılır. Her nöron, her tür kümeyi temsil eder ve tüm noktaların kümelenmesi yinelemeler yoluyla gerçekleşir.

Kohonen Sinir Ağı'nın ana uygulamalarından biri veri kalıplarını tanımaktır. Ayrıca hastalıkları daha yüksek doğrulukla sınıflandırmak için tıbbi analizde kullanılır. Verilerdeki trendler analiz edildikten sonra veriler farklı kategorilerde kümelenir.

5. Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)

Tekrarlayan Sinir Ağının prensibi, bir katmanın çıktısını tekrar girdiye geri beslemektir. Bu ilke, katmanın sonucunu tahmin etmeye yardımcı olur. Hesaplama işleminde, her nöron bir hafıza hücresi görevi görecektir. Nöron, bir sonraki zaman adımına geçerken bazı bilgileri tutacaktır.

Buna tekrarlayan sinir ağı süreci denir. Daha sonra kullanılacak veriler hatırlanacak ve süreç içerisinde bir sonraki adım için çalışmalara devam edilecektir. Tahmin, hata düzeltmesiyle iyileşir. Hata düzeltmede, doğru tahmin çıktısını oluşturmak için bazı değişiklikler yapılır. Öğrenme oranı, ağın yanlış tahminden doğru tahmini ne kadar hızlı yapabildiğinin oranıdır.

Tekrarlayan Sinir Ağlarının pek çok uygulaması vardır ve bunlardan biri metni konuşmaya dönüştürme modelidir. Tekrarlayan sinir ağı, herhangi bir öğretme sinyali gerektirmeden denetimli öğrenme için tasarlanmıştır.

6. Evrişimli Sinir Ağı

Bu tür sinir ağlarında, başlangıçta nöronlara Öğrenilebilir önyargılar ve ağırlıklar verilir. Görüntü işleme ve sinyal işleme, bilgisayarlı görme alanındaki uygulamalarından bazılarıdır. OpenCV'yi devraldı.

Görüntüler, bilgi işlem işlemlerinde ağa yardımcı olmak için parçalar halinde hatırlanır. Fotoğraflar, giriş özellikleri toplu olarak alınarak tanınır. Hesaplama sürecinde görüntü, HSI veya RGB ölçeğinden Gri Tonlamaya dönüştürülür. Görüntü dönüştürüldükten sonra görüntülerin sınıflandırılması çeşitli kategorilere ayrılır. Piksel değeri değişimi bulunarak kenarlar tespit edilir.

ConvNet'te Görüntü sınıflandırma ve sinyal işleme tekniği kullanılır. Görüntü sınıflandırması için, Evrişimli Sinir Ağları çok yüksek bir doğruluk düzeyine sahiptir. Evrişimli sinir ağlarının bilgisayarlı görme tekniklerine hakim olmasının nedeni de budur. Bir arazi alanının geleceğinde verim ve büyüme tahmini, hava ve tarım özelliklerinde evrişimli sinir ağlarının diğer uygulamalarıdır.

7. Uzun / Kısa Süreli Hafıza

1997 yılında Schmidhuber ve Hochreiter, uzun kısa süreli bellek ağları (LSTM'ler) olarak adlandırılan bir sinir ağı oluşturdular. Temel amacı, açıkça tanımlanmış bir bellek hücresindeki şeyleri uzun süre hatırlamaktır. “Kapıyı unut” ile değerlerin unutulması söylenmediği sürece, önceki değerler bellek hücresinde saklanır.

Bellek hücresine “giriş kapısı” aracılığıyla yeni şeyler eklenir ve “çıkış kapısı” tarafından kararlaştırılan vektörler boyunca hücreden bir sonraki gizli duruma geçirilir. İlkel müzik besteleme, Shakespeare gibi yazma veya karmaşık dizileri öğrenme, LSTM'lerin uygulamalarından bazılarıdır.

Çözüm

Bunlar, Yapay Zeka ve makine öğrenimini güçlendirmek için kullanılan farklı sinir ağları türleridir. Bu makalenin Sinir ağları ve makine öğrenimi için kullanılan türlere biraz ışık tutacağını umuyoruz.

Tutkunuz varsa ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın 400+ saatlik öğrenme, pratik oturumlar, iş yardımı ve çok daha fazlasını sunan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Diplomasını alabilirsiniz.