Derin öğrenme, son yıllarda yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında büyük bir ilgi ve gelişme gösteren bir yöntemdir. Özellikle evrişimsel sinir ağları (CNN'ler), görüntü işleme, nesne tanıma, doğal dil işleme gibi birçok alanda etkin bir şekilde kullanılan bu öğrenme yöntemleri, birçok kompleks problemin çözümünde büyük başarılar elde etmiştir. Bu makalede, derin öğrenmenin evrişimsel sinir ağları üzerinden nasıl çalıştığı ve öğrenme yöntemleri üzerinde detaylı bir şekilde durulacaktır.
Evrişimsel sinir ağları (Convolutional Neural Networks - CNNs), biyolojik sinir ağlarından esinlenerek tasarlanmış yapay sinir ağlarıdır. Görüntü işleme alanında özellikle etkili olduğu için örnekler üzerinden anlatılacak olan bu evrişimsel sinir ağları, resimlerdeki desenleri ve özellikleri tanıyabilme yetisine sahiptir.
Evrişimsel sinir ağlarının öğrenmesi, genellikle etiketli veri kümesi üzerinde yapılır. Bu veri kümesi, örneğin resimlerdeki nesnelerin etiketlendiği bir veritabanı olabilir. Evrişimli sinir ağı, bu veri kümesini kullanarak nesneleri tanımak için gerekli öğrenmeyi gerçekleştirir.
Evrişimsel sinir ağı, öncelikle giriş katmanı ve çıkış katmanı olmak üzere iki ana katmandan oluşur. Giriş katmanı, veri kümesindeki resimlerin piksellerini alır ve sinir ağına ileterek işlenmeye başlar. Çıkış katmanı ise, sinir ağının öğrendiği nesneleri tanıyabilme yeteneğini temsil eder.
Evrişimsel sinir ağı, veri üzerinde iteratif bir şekilde işlem yapar. Bu işlem adımları, filtreleme, evrişim, aktivasyon fonksiyonu ve havuzlama aşamalarından oluşur. Filtreleme, görüntünün üzerinde belirli bir özellik veya deseni tanımlayan filtreleri uygulamaktır. Evrişim, filtrelenmiş görüntünün özellik haritasını çıkarır. Aktivasyon fonksiyonu, özellik haritasındaki piksel değerlerini belirli bir aralığa dönüştürürken, havuzlama işlemi ise özellik haritasını özetleyerek boyutunu azaltır.
Evrişimli sinir ağının öğrenme süreci, genellikle geri yayılım algoritması kullanılarak gerçekleştirilir. Geri yayılım algoritması, sinir ağının çıkışını tahmin ederek hedef çıktı ile karşılaştırır ve bununla birlikte ağırlık ve bias değerlerini günceller. Bu güncelleme işlemi, hata fonksiyonunun türevlerine dayanır ve ağın hata miktarını azaltmayı hedefler.
Evrişimsel sinir ağlarının öğrenme yöntemleri içerisinde, derin ağlar, evrişimsel katmanlardan oluşan bir yapıya ek olarak tam bağlantılı katmanlara da sahiptir. Bu yapı, daha karmaşık ve derin modellerin oluşturulmasına olanak sağlar. Derin ağlar, çok katmanlı sinir ağlarının kullanılmasına dayanan bir yöntemdir ve tipik olarak daha büyük bir veri seti üzerinde çalışır.
derin öğrenme evrişimsel sinir ağları üzerinden gerçekleştirilen bir öğrenme yöntemidir. Evrişimsel sinir ağları, görüntü işleme, nesne tanıma ve doğal dil işleme gibi birçok alanda büyük bir ilgi ve kullanım alanı kazanmıştır. Bu makalede derin öğrenme yöntemleri üzerinde durarak evrişimsel sinir ağlarının özellikleri ve öğrenme süreci hakkında detaylı bilgilere yer verilmiştir."
