- Katılım
- 17 Ocak 2024
- Mesajlar
- 265.235
- Çözümler
- 4
- Tepkime puanı
- 1
- Puan
- 38
- Konu Yazar
- #1
VGG açılımı nedir?
2014 yılında ImageNet yarışmasının galibi, Oxford Üniversitesi’nde Görsel Geometri Grubu (VGG- Visual Geometry Group) tarafından oluşturulan ve sadece % 7,0’lik bir sınıflandırma hata oranı ile nesne sınıflama konusunda başarı elde eden bir derin sinir ağıydı.CNN katmanları nelerdir?
► 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.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?
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.
VGG 1.6 modeli nedir?
VGG-16. Basit bir ağ modeli olup öncesindeki modellerden en önemli farkı evrişim katmalarının 2’li ya da 3’li kullanılmasıdır. Tam bağlantı (FC) katmanında 7x7x512=4096 nöronlu bir öznitelik vektörüne dönüştürülür. İki FC katmanı çıkışında 1000 sınıflı softmax başarımı hesaplanır.Deep residual Network nedir?
Derin Kalıntı Ağlar(Deep Residual Networks)(DRN) Türkçeye Derin Kalıntı Ağlar olarak çevrilen bu yapı “Deep residual networks” yapısıdır. Son yıllarda kullanımı çok artan bu yapı Microsoft Araştırma Ekibinin geliştirdiği bir yöntemdir [1]. Bu yapı daha önce anlatılan CNN yapısının devamı olarak da düşünülebilir.Resnet algoritması nedir?
Bu sınıflandırma algoritması denetimli bir öğrenme yöntemidir ve etiketli bir veri kümesi gerektirir. Bu bileşen stüdyodaki Veri Etiketleme’den oluşturulan etiketli veri kümesini desteklemez, yalnızca Görüntü Dizinine Dönüştür bileşeninden oluşturulan etiketli görüntü dizinini destekler.
RNN nerelerde kullanılır?
Genel Bakış
Tekrarlayan sinir ağları (RNN), düğümler arasındaki bağlantıların yönlendirilmiş bir döngü oluşturduğu yapay sinir ağı sınıfıdır. Bu, dinamik zamansal davranış sergilemesine izin verir.
Convolutional Layer 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.