Derin öğrenme, son yıllarda yapay zeka alanında büyük bir ilgi görmektedir. Bu ilgi, güçlü ve etkili bir öğrenme yöntemi olduğu için değil, aynı zamanda evrişimli sinir ağları (ESA) mimarisi üzerine olanak sağladığı için de artmıştır. Evrişimli sinir ağları, özellikle görsel veri analizi ve tanıma gibi karmaşık görevlerde başarıyla kullanılmaktadır. Bu makalede, evrişimli sinir ağlarının mimarisini detaylı olarak ele alacağım.
Evrişimli sinir ağları, sinir hücrelerinin katmanlara ve özelliklere göre düzenlenmiş bir ağ yapısını kullanır. Bu ağ yapısı, girdi verileriyle bağlantılı olarak çalışır ve belirli bir işlemi gerçekleştirmek için birçok parametre içerir. Evrişimli sinir ağları, tipik olarak bir veya daha fazla konvolüsyonel katman, bir veya daha fazla tamamen bağlı katman ve bir çıkış katmanına sahiptir.
Konvolüsyonel katmanlar, genellikle evrişimli filtreler kullanarak girdi verilerinin özelliklerini çıkarmak için kullanılır. Bu filtreler, girdi verileriyle nokta çarpımları yaparak bir feature haritası oluşturur. Daha sonra, bu özellik haritaları ile çalışılarak verilerin derin özelliklerini bulmak için farklı filtreler kullanılır.
Tamamen bağlı katmanlar, önceki katmanlardan gelen özellikleri alır ve bunları bir çıktı katmanına yönlendirir. Tamamen bağlı katmanlar, özellikle sınıflandırma ve tahmin gibi görevlerde kullanılır. Bu katmanlar, girdi özelliklerini öğrenmek için geriye doğru yayılım algoritması kullanarak ağın parametrelerini iyileştirir.
Çıkış katmanı, son katmandır ve genellikle bir sınıflandırma veya tahmin sonucunu verir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma görevi için, çıkış katmanı, verilen görüntünün bir sınıfa ait olma olasılığını gösterebilir.
Evrişimli sinir ağlarının mimarisi, bu temel bileşenlerin farklı sayıda ve sıralamada kullanılmasıyla çeşitlilik gösterebilir. Özellikle derin evrişimli sinir ağları, daha fazla konvolüsyonel veya tamamen bağlı katmanlar içerir ve daha karmaşık görevler için daha iyi sonuçlar elde edebilir.
Evrişimli sinir ağları, özellikle görüntü işleme, nesne tanıma, yüz tanıma ve doğal dil işleme gibi alanlarda büyük bir etki yaratmıştır. Örneğin, evrişimli sinir ağları, resimlerdeki nesneleri tanımak, görüntülerdeki yüzleri tanımak ve doğal dil metinlerini anlamak için yaygın olarak kullanılır.
evrişimli sinir ağları, derin öğrenme alanında büyük bir rol oynayan ve karmaşık görsel ve işitsel verileri işlemek için etkili bir yöntemdir. Bu ağ yapısı, konvolüsyonel katmanlar, tamamen bağlı katmanlar ve çıkış katmanından oluşur. Evrişimli sinir ağları daha karmaşık ve etkili hale geldikçe, derin öğrenme alanında yeni keşifler ve gelişmeler beklenmektedir."
