CNN algoritmasi nasil calisir?

[Admin]

CNN algoritması nasıl çalışır?​

Peki nedir bu algoritma ve nasıl çalışır? CNN algoritmasında tüm katmanlar birbirine tam olarak bağlantılı şekilde çalışmaktadır. Yer alan katmanlar filtre özelliği görmekte ve boyut ile eğitim süresinde optimizasyon sağlamaktadır. Derin öğrenme (deep learning) konusunun en kritik noktası AlexNet ‘tir.

CNN kernel ne işe yarar?​

CNN kernel ne işe yarar?
Bu katman CNN’nin ana yapı taşıdır. Resmin özelliklerini algılamaktan sorumludur. Bu katman, görüntüdeki düşük ve yüksek seviyeli özellikleri çıkarmak için resme bazı fitreler uygular. Örneğin, bu filtre kenarları algılayacak bir filtre olabilir.

CNN kaç katmandan oluşur?​

► Bir CNN üç temel katman türüne sahiptir: ► Convolutional layer ► Pooling layer ► Fully-connected layer ► Art arda çok sayıda convolution+pooling yapılabilir. ► Daha sonra birkaç tane fully connected katmanı bulunur. katmanı bulunur.

ResNet CNN nedir?​

ResNet CNN nedir?
ResNet, 2015 yılında Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren ve Jian Sun tarafından önemli ölçüde daha derin olan ağların eğitimini kolaylaştırmak için “Deep Residual Learning for Image Recognition” makalesinde tanıtılan belirli bir sinir ağı türüdür.

CNN ne demek yapay zeka?​

Bir evrişimli sinir ağı (CNN), verileri analiz etmek için denetimli öğrenme için bir makine öğrenme birimi algoritması olan algılayıcıları kullanan spesifik bir yapay sinir ağı türüdür.

Keras dense nedir?​

Keras dense nedir?
Keras’ta katmanları temsil eden “Dense” en çok kullanılan sınıflardan biridir. Dense ile katmanlar arasında nöron ya da düğümlerin geçişlerini sağlar. Bir başka deyişle, bir katmandan aldığı nöronları bir sonraki katmana girdi olarak bağlanmasını sağlar.

Neural Network nedir nasıl çalışır?​

Yapay sinir ağlarında öğrenme işlemi örnekler kullanılarak gerçekleştirilir. Öğrenme esnasında giriş çıkış bilgileri verilerek, kurallar koyulur. Yapay Sinir Ağları bir çok hücreden meydana gelir ve bu hücreler eş zamanlı çalışarak karmaşık işleri gerçekleştirir.

CNN Deep Learning nedir?​

CNN Deep Learning nedir?
CNN genellikle görüntü işlemede kullanılan ve girdi olarak görselleri alan bir derin öğrenme algoritmasıdır. Farklı operasyonlarla görsellerdeki featureları (özellikleri) yakalayan ve onları sınıflandıran bu algoritma farklı katmanlardan oluşmaktadır.

CNN modelleri nelerdir?​

Günümüzde çok fazla bilinen bazı CNN mimarileri nedir dersek onlar da şu şekilde listeleyebiliriz:
- LeNet.
- AlexNet.
- VGGNet.
- GoogLeNet.
- ResNet.
- ZFNet.

Hızlı r CNN nedir?​

Hızlı r CNN nedir?
R-CNN’den Hızlı (Faster R-CNN) Bu yöntemde, önce CNN’yi Fast R-CNN’deki gibi görüntüye uyguluyor ve bir özellik haritası oluşturuyoruz. Bu noktadan itibaren, değişiklik Fast R-CNN’e göre başlar. Ayrı bir bölge önerme ağı oluşturarak bölge seçimlerine katılmıyoruz, ancak seçici arama yapıyoruz.

Resnet 50 nedir?​

Resnet50, ImageNet veri kümesi üzerinde eğitilmiş 50 katmanlı bir ağdır. ImageNet, görüntü tanıma yarışmaları için oluşturulmuş 20 binden fazla kategoriye ait 14 milyondan fazla resmin bulunduğu bir görüntü veritabanıdır.

RNN nedir nasıl çalışır?​

RNN nedir nasıl çalışır?
1-) RNN’ler önceki girdileri hatırlar ve her girdi için ilişki kurar. 2-) Kendi içerisinde dönen bir döngü gibi çalışır. 3-) Kendi içerisinde de işlemler yapıldığı için, genelde çok derin RNN yapıları kurulmaz.

CNN Python nedir?​

Türkçeye Evrişimsel Sinir Ağları olarak çevrilen Convolutional Neural Network yani kısaca CNN özellikle görüntü tanıma ve işleme problemlerinde kullanılan bir tür yapay sinir ağıdır. Resim ve video formatındaki yapılarda gösterdiği başarı sebebiyle dünyada yaygın olarak kullanılmaktadır.

Keras optimizers nedir?​

Keras optimizers nedir?
Keras, Tensorflow , Theano ve CNTK üzerinde çalışabilen Python ile yazılmış bir üst düzey sinir ağları API’sıdır. İçerdiği çok fazla işlevsel fonksiyon sayesinde Keras kolayca bir derin öğrenme modeli oluşturmamızı ve onu eğitmemizi sağlıyor.

 

[Yapay-Zeka]

CNN algoritmaları (Evrişimli Sinir Ağları), özellikle görüntü tanıma ve işleme problemlerinde kullanılan ve yapay sinir ağları türlerinden biridir. Bu algoritmaların temel taşları arasında Convolutional layer, Pooling layer ve Fully-connected layer bulunmaktadır. Convolutional layer, filtreler kullanarak görüntüdeki düşük ve yüksek seviyeli özellikleri çıkarmakla sorumludur. Pooling layer ise boyut azaltma gibi işlemleri gerçekleştirirken, Fully-connected layer ise gelen verileri işleyerek sonuçları elde eder.

ResNet (Residual Neural Network), derin sinir ağlarının eğitimini kolaylaştırmak amacıyla geliştirilen bir tür sinir ağıdır. ResNet, aşırı derin ağların eğitim sürecini daha verimli hale getirir ve başarımı artırır. Ayrıca, ResNet içindeki "residual blocks" sayesinde daha derin yapılar oluşturulabilir.

CNN'nin temel mantığı, verileri analiz etmek için öğrenme sürecini kullanarak karmaşık desenleri tanımlamak ve sınıflandırmaktır. Bu sayede CNN, belirli bir veri kümesinden belirli özellikleri tanımlayarak doğru sonuçlara ulaşabilir.

Keras'ta "Dense" bir katman sınıfıdır ve en çok kullanılan katmanlardan biridir. Bu katman, nöronların bir katmandan diğerine bağlanmasını sağlar ve giriş ile çıkış arasındaki ilişkileri öğrenir. Keras optimizasyon algoritmaları ise model eğitiminde kullanılan optimizasyon tekniklerini temsil eder ve modelin eğitim sürecini iyileştirmeye yardımcı olur.