yapay sinir ağları

azwepsa azwepsa
neural networks ya da kısaca nn diye bilinirler.

özetle şöyle bir sistemdir:

herbir nörona belirli ağırlıkları olan girişler girer. önce bunlar toplanırlar. nöronun içinde bulunan basit bir fonksiyon uygulandıktan sonra çıkış alınır.

bahsi geçen ağırlklar sinyalin değerinin çarpıldığı bir değerdir. 0-1 arasında olur. nöronun içindeki fonkiyon ise, "0,5'ten büyükse 1 değilse sıfır" basitliğindedir.

ağın yapacağı iş karmaşıklaştıkça nöron sayısı artar. ayrıca katmanlar da oluşur. ancak iki katman yeter de artardır.zira teorik olarak tüm homojen olmayan denklemler iki katmanlı bir sinir ağıyla çözülebilmektedir.

yapay sinir ağları akıllı sistemlerdendir. bunlar eğitilirler. eğitim sırasında aslında, istenen fonksiyona göre ağırlıklar ayarlanmaktadır. yapay sinir ağını eğitmek için öncelikle data setiniz elinizde olmalıdır. ayrıca bu data setingirildiğinde vereceği neticeler de elinizde olmalı. ondansonra algoritmasına bağlı olarak elki 40.000 kere "1 + 1 = 2 eder. anladn mı?" demeniz gerekir. ama öğrenir sonunda.
premature bebek premature bebek
insanlar gibi geç öğrenen, çabuk düşünen sistemlerdir. özellikleri öğrenme yeteneğine sahip olması ve hesaplamaların hızlı bir şekilde yürütülmesidir. dezavatajları ise şeffaf olmaması, bir kara kutu şeklinde temsil edilmesi, elde edilen sonuçları yorumlama yeteneğine sahip olmamasıdır.
herif beni mi çağırdı herif beni mi çağırdı
input layer, hidden layer(s) ve output layer olmak üzere üç katmandan oluşur bu yapı. problem çözmede çok başarılıdır ve problem çözerken algoritma kullanmaz sadece problemi öğrenirken algoritma kullanırlar. örneklerle çalışır, örnek olmayan yerlerde yapay sinir ağları çalışmaz, çünkü bu ağlar sizin verdiğiniz örneklere bakarak öğrenirler. verilen örnekler problem uzayını temsil edecek yetenekte olmalıdır.

bu ağlar eksik bilgiyle de çalışabilirler, eksik bilginin geldiği nöronun ağırlığına göre sonuç etkilenir, ancak sadece numerik bilgilerle çalışırlar. yapay sinir ağları hataya karşı toleranslıdır tek bilgiyle bile çalışabilirler ancak hata payı vardır. eğitildikten sonra test edilirler ve durumlarına bakılarak nöronların ağırlıklarında değişiklikler yapılır. algılamaya yönelik olaylarda kullanılırlar ayrıca görülmedik örneklerle ilgili sonuçlar verebilirler.

donanım yetersizliği ve her şeyin deneme yanılma yoluyla yapılması dezavantaj teşkil eder bu ağlarda. ağın eğitiminin ne zaman biteceği belirsizdir. ayrıca bu ağın davranışlarını açıklama yeteneği yoktur. optimum sonuç verip vermediği de garanti edilemez, güven aralığı verir.
wildboy wildboy
yapay sinir ağı, beynin belirli bir işi veya fonksiyonu yerine getirme yöntemini modelleyen bir makinedir. ağın yapısı, elektronik sistemler veya bilgisayar yazılımları ile tanımlanmaktadır. tanımlanan bu model, sinir hücresi veya işlem birimi adı verilen hücreler arasındaki bağlantıyı kullanmakta ve bu işlemler esnasında öğrenme adı verilen bir süreç ile performansını artırabilmektedir. bu noktada yapay sinir ağı kavramını deneysel bilgi saklama ve kullanıma hazır hale getirme yeteneğine sahip basit işleme birimlerinden oluşan, çok yoğun, paralel ve dağıtılmış düzende çalışan bir işlemci olarak tanımlamak mümkündür. insan beyni ile benzerliği ise bilgiyi öğrenme yoluyla elde etmesi ve bilginin depolanması için sinir hücreleri arası bağı kullanmasıdır.
öğrenme işlemleri öğrenme algoritmaları olarak adlandırılan ve ağın istenen modele ulaşmasını sağlayan fonksiyonlardan oluşmaktadır .
bilgisayarlardaki doğrusal programlamalardan farklı olarak yapay sinir ağları sinir hücreleri arasındaki bağlantıları, eşik değerleri ve ağ yapısı gibi parametreleri kullanarak farklı ayarlar yapıp eğitim gerçekleştirir. yapay sinir ağlarında bellek ve işlemci paralel olarak çalışır. bilgi sinir hücreleri arasındaki bağlarda da saklanabilir veya değiştirilebilir .
hypericum perforatum hypericum perforatum
yapay sinir ağları, beynimizin en önemli özelliklerinden öğrenme yolu ile yeni bilgiler üretebilme, bu bilgileri türetip işleyebilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri, otomatik olarak gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleridir.
simülasyonda nöronlar kullanılır. bu nöronlar farklı şekillerde bağlanarak ağları oluşturur. oluşan bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler.
yapay sinir ağları, örnekleri kullanarak öğrenir. bu bilgilerin öğrenebilmesi için örneklerin belirlenmesi, bu örneklerin ağa gösterilerek istenen çıktılara göre ağın eğitilmesi gerekmektedir.

google'ın çıkardığı quick draw tam olarak görsel çalışmalarla öğrenen bir algoritma. çeşitli kelimeler verip bunları 20 saniyede çizdirerek, hem eğlendiriyor hem de insanların nasıl düşündüğünü ortaya çıkaran algoritmalar geliştiriyor.

quick, draw! can a neural network learn to recognize doodles? see how well it does with your drawings and help teach it, just by playing. quickdraw
akşam yatmak bilmez sabah kalkmak bilmez akşam yatmak bilmez sabah kalkmak bilmez
yapay sinir ağları (ysa) kullanarak çok sayıda proje geliştirmiş biri olarak hala yeterli bulmadığım ve isminin hakkını vermediğini düşündüğüm yapay zeka-makine öğrenmesi algoirtması. ysa'nın en büyük özelliği sınıflandırma performansının diğer yöntemlere göre daha yüksek çıkması ve öğrenme aşamasından sonra düşünme işlemini hızlı gerçekleştirebilmesidir.

ancak ysa'lar da diğer yöntemlere benzer bir öğrenme mekanizması içerir. bütün yöntemler göz önüne alındığında öğrenme işlemi ezberleme işleminin (ki ezberleme istenmeyen bir durumdur) esnetilmiş halidir. dolayısıyla aslında bütün yöntemler (doğal olarak ysa'lar da dahil olmak üzere) if-else yapılarına indirgenebilir. öğrenme algoritmaları bize bu if-else koşullarını kendi çıkardığı için faydalıdır. bir diğer faydaları da if-else gibi statik yapılardan kurtularak öğrenmeye devam edebilmeleridir.

yapay sinir ağını diğer yöntemlerden üstün görebiliriz ancak isim olarak "algılayıcı ağlar" gibi bir şey kullanılabilirmiş. sinir ağlarının matematiksel-elektrokimyasal-biyolojik modellemesi ve simulasyonunu da yapmış biri olarak bu kadar kapsamlı yapıldığında bile hala istenilen farkındalık düzeyine ulaşılamadığını düşünürsek "yapay sinir ağı" ismini kullanmak için biraz fazla erken gibi geliyor.
1
diken diken
ağlarsa anam ağlar gerisi yapay sinir ağlar.

burası gesi bağları, konumuz yapay sinir ağları.

yapay sinir ağlarını ördü.

riks budur.
laerrof laerrof
kurulan modellerin başarısının sınanması parametrik ve nonparametrik testler gibi kolay ve kesin değildir. buna rağmen insan sinirlerini baz alarak yapılabilecek modellemede bulanık mantıkla beraber yapay zekanın temellerindendir.