Sinir ağı ve CNN nedir?

Sinir ağı, insan beyninin sinir yapısından ilham alan hesaplamalı bir modeldir. Katmanlar halinde düzenlenmiş, birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşur. Her nöron giriş verilerini işler ve sonraki katmanlara aktarılan çıktıyı oluşturmak için ağırlıklar uygular. Sinir ağları, makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi alanlarda örüntü tanıma, sınıflandırma, regresyon gibi görevlerde kullanılmaktadır.

CNN, görüntüler ve videolar gibi görsel verileri işlemek ve analiz etmek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türü olan Evrişimli Sinir Ağı anlamına gelir. CNN’ler, giriş verilerinden özelliklerin hiyerarşik temsillerini otomatik olarak öğrenmek için evrişimli katmanları kullanır. Verilerdeki mekansal hiyerarşileri yakalama yeteneklerinden dolayı nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve yüz tanıma gibi bilgisayarlı görme görevlerinde yaygın olarak kullanılırlar.

CNN ile genel sinir ağı arasındaki temel fark, mimarilerinde ve uygulamalarında yatmaktadır. Sinir ağları genel olarak biyolojik sinir ağlarından ilham alan geniş bir hesaplamalı model sınıfını ifade ederken, CNN’ler görsel verileri evrişimli katmanlar aracılığıyla işlemek için uzmanlaşmıştır. CNN’ler, görsellerden ve videolardan mekansal anlayış ve özellik çıkarımı gerektiren görevlerde, paylaşılan ağırlıklardan ve hiyerarşik özellik öğrenmeden yararlanarak mükemmeldir.

Sinir ağı, ağırlıklı bağlantılar yoluyla bilgiyi işleyen ve ileten, birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşan bir hesaplama modelini ifade eder. Sinir ağları, insan beyninin sinir yapısından ilham alıyor ve makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi çeşitli alanlarda örüntü tanıma, tahmin ve karar verme gibi görevleri gerçekleştirmek için verilerden öğrenme yeteneğine sahip.

CNN veya Evrişimli Sinir Ağı, mimarisinin temel bir bileşeni olarak evrişimsel katmanları içerdiği için bu şekilde adlandırılmıştır. Evrişimli katmanlar, özelliklerin uzamsal hiyerarşilerini çıkarmak için giriş verilerine filtreler veya çekirdekler uygulayarak CNN’leri görsel veri analizini içeren görevler için oldukça etkili hale getirir. Bu tasarım, CNN’lerin görüntülerdeki ve videolardaki kalıpları otomatik olarak öğrenmesine ve tespit etmesine olanak tanıyarak bunları diğer sinir ağlarından ayırıyor.

Evrişimli Sinir Ağı’nın kısaltması olan CNN, görüntüler ve videolar gibi görsel verileri işlemek ve analiz etmek için özel olarak tasarlanmış bir tür sinir ağı mimarisini ifade eder. CNN’ler, giriş verilerine sistematik olarak filtreler uygulamak ve özelliklerin mekansal hiyerarşilerini yakalamak için evrişimli katmanlardan yararlanır. Bu, CNN’leri, uzaysal ilişkilerin anlaşılmasının ve anlamlı özelliklerin çıkarılmasının çok önemli olduğu görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve yüz tanıma dahil olmak üzere bilgisayarla görme alanındaki görevler için özellikle etkili kılar.

Recent Updates

Related Posts