Teknik olarak, logistic regression’ı gizli katmansız çok basit sinir ağı modeli olarak düşünebiliriz. Yalnızca giriş ve çıkış katmanına sahiptir. Logistic regression ikili sınıflandırma (binary classification) […]
Etiket: yunus bolukbas
Sinir ağı için Doğru Aktivasyon Fonksiyonu nasıl seçilir ? (Ders-5)
Aktivasyon fonksiyonunun kullanımının gerekliliğini ders-1’de bahsetmiştik. Yine kısaca değinerek başlayalım. Gerçek dünayada veriler non-lineer, bu non-lineer ilişkinin çıkarılması ve modellenebilmesi için aktivasyon fonksiyonlarına ihtiyaç duyuyoruz. […]
Sinir ağlarında veri gösterimi (0D,1D,2D,3D,4D ve 5D Tensörler) (Ders-4):
Tensörler makine öğrenme ve derin öğrenme modellerinde basit veri yapılarıdır. Bir tensör, nümerik veriler için konteynır olarak düşünülebilir. Sinir ağlarında, veri , tensörler kullanılarak gösterilir. […]
Tek gizli katmanlı (Sığ/Shallow) Sinir Ağı mimarisi (Ders-2)
Tek perceptron,girdi verilerinde, kompleks non-lineer ilişkileri ya da hatta basit ilişkileri modellemek için yeterli kabiliyete sahip değildir. Bu yüzden birden çok perceptron, ayrı bir yazıda […]