Yapay sinir ağları, yapay zekâ uygulamalarında kullanılmak üzere, hayvanların beyinlerinin bilgiyi işleme biçiminden esinlenilerek geliştirilen hesaplama sistemleridir.
İnsanların beyinlerinde birbirlerine sinapslarla (sinir hücreleri arasındaki iletişim noktaları) bağlı çok sayıda nöron (sinir hücresi) bulunur. Benzer biçimde yapay sinir ağları da yapay sinapslarla birbirine bağlanmış yapay nöronlardan oluşur.
Yapay sinir ağlarındaki her bir nöron başka nöronlar tarafından kendisine iletilen bilgileri işler ve bulduğu sonucu başka nöronlara iletir.
picture1.png
Derin sinir ağları, yapay sinir ağlarının bir türüdür.
Yapay sinir ağlarındaki nöronlar, genellikle katmalar hâlinde düzenlenir. Her bir katmandaki nöronlar kendinden bir önceki ve bir sonraki katmandaki nöronlarla bağlantılıdır. En baştaki katman girdi katmanı, en sondaki katmansa çıktı katmanı olarak adlandırılır. Ara katmanlardaki nöronlar genellikle bir önceki katmandan aldıkları bilgiyi işler ve bir sonraki katmana iletir. Ancak bazen ters yönde bilgi aktarımı da olabildiği için, girdi katmanından sisteme giren bir sinyal çıktı katmanına ulaşmadan önce aynı katmanlardan birkaç kez geçebilir.
Bir yapay sinir ağının belirli bir görevi başaracak hâle gelmesi “eğitim” süreci sonunda mümkün olur. Çeşitli eğitim yöntemleri olsa da tipik bir eğitim süreci özetle şu şekilde ilerler: Önce her bir nörona rastgele komutlar verilir, daha sonra istenilen görevi yeterli düzeyde başarmaya başlayana kadar sistem tekrar tekrar çalıştırılıp her bir nörona verilen komutlar iyileştirilir.
İnsanların beyinlerinde birbirlerine sinapslarla (sinir hücreleri arasındaki iletişim noktaları) bağlı çok sayıda nöron (sinir hücresi) bulunur. Benzer biçimde yapay sinir ağları da yapay sinapslarla birbirine bağlanmış yapay nöronlardan oluşur.
Yapay sinir ağlarındaki her bir nöron başka nöronlar tarafından kendisine iletilen bilgileri işler ve bulduğu sonucu başka nöronlara iletir.
picture1.png
Derin sinir ağları, yapay sinir ağlarının bir türüdür.
Yapay sinir ağlarındaki nöronlar, genellikle katmalar hâlinde düzenlenir. Her bir katmandaki nöronlar kendinden bir önceki ve bir sonraki katmandaki nöronlarla bağlantılıdır. En baştaki katman girdi katmanı, en sondaki katmansa çıktı katmanı olarak adlandırılır. Ara katmanlardaki nöronlar genellikle bir önceki katmandan aldıkları bilgiyi işler ve bir sonraki katmana iletir. Ancak bazen ters yönde bilgi aktarımı da olabildiği için, girdi katmanından sisteme giren bir sinyal çıktı katmanına ulaşmadan önce aynı katmanlardan birkaç kez geçebilir.
Bir yapay sinir ağının belirli bir görevi başaracak hâle gelmesi “eğitim” süreci sonunda mümkün olur. Çeşitli eğitim yöntemleri olsa da tipik bir eğitim süreci özetle şu şekilde ilerler: Önce her bir nörona rastgele komutlar verilir, daha sonra istenilen görevi yeterli düzeyde başarmaya başlayana kadar sistem tekrar tekrar çalıştırılıp her bir nörona verilen komutlar iyileştirilir.
