Etiket: yunus bolukbas

derin öğrenme 101 iki ya da daha çok katmanlı derin sinir ağları

Basit Sinir Ağı Modeli Bağlamında Lojistik Regresyon (Ders-7)

Teknik olarak, logistic regression’ı gizli katmansız çok basit sinir ağı modeli olarak düşünebiliriz. Yalnızca giriş ve çıkış…

Continue Reading Basit Sinir Ağı Modeli Bağlamında Lojistik Regresyon (Ders-7)
derin öğrenme 101 iki ya da daha çok katmanlı derin sinir ağları

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…

Continue Reading Sinir ağı için Doğru Aktivasyon Fonksiyonu nasıl seçilir ? (Ders-5)
derin öğrenme 101 iki ya da daha çok katmanlı derin sinir ağları

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…

Continue Reading Sinir ağlarında veri gösterimi (0D,1D,2D,3D,4D ve 5D Tensörler) (Ders-4):
derin öğrenme 101 iki ya da daha çok katmanlı derin sinir ağları

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….

Continue Reading Tek gizli katmanlı (Sığ/Shallow) Sinir Ağı mimarisi (Ders-2)