Kategori: Deep Learning

Başlıklar

Activation Layer, Pooling Layer

Kategori: Deep Learning, 03 Nisan 2020

Activation Layer, Pooling Layer

Convolution işlemlerinden sonra oluşan outputlar yani feature mapler bir sonraki katmana geçmeden önce aktivasyon fonksiyonundan geçerler. Genellikle ReLu kullanılır. Bir örnek yapalım:

 2 1 -5 2 0 4 -5 3 -1 
Bu çıkışa ReLu uyguladığımızda:

 2 1 0 2 0 4 0 3 0 
... Devamını Oku


JanFranco | 1 | 0 | 2 min read

Depth, Stride, Padding

Kategori: Deep Learning, 02 Nisan 2020

Depth, Stride, Padding

Convolution işleminde fark ettiğimiz üzere, input resmimiz ile output resmimizin boyutları bir değildir. Bu yazımda boyutlar hakkında konuşacağız ve depth, stride, padding kavramlarından bahsedeceğiz.

Depth kavramı, kullandığımız filtre sayısıdır. Örneğin input resim üzerinde 12 filtre kullanarak bir convolution işlemi yaptık. Oluşan feature mapler, 3 boyutlu bir matrisin içinde saklanıyor ... Devamını Oku


JanFranco | 2 | 0 | 3 min read

Convolutions, Image Features

Kategori: Deep Learning, 01 Nisan 2020

Convolutions, Image Features

Featurelar, resimdeki ilgi çekici kısımlardır. Bu kısımlar kenarlar, köşeler, patternler olabilir. Convolution işlemi basit olarak şöyle özetlenebilir, bir input görüntü ve bir filtremiz var. Bu filtremiz, input image üzerinde geziniyor ve bir output elde ediliyor. Biraz daha detaya inelim:

 0 123 127 167 124 54 45 124 136 ...
			
Devamını Oku


JanFranco | 3 | 0 | 4 min read

Convolutional Neural Networks - Introduction

Kategori: Deep Learning, 31 Mart 2020

Convolutional Neural Networks - Introduction

Evrişimsel sinir ağları, yapay sinir ağlarının bir alt dalıdır. Bu sinir ağ modelleri, görüntüleri input alır ve görüntüler üzerinde çalışır. Yapay sinir ağı modelleri ile de resimler üzerinde çalışabilirdik ancak bu çok etkisiz bir yöntem olurdu. Bir örnek düşünelim, input resmimizin boyutu 64x64 olsun. Çok küçük bir resim olmasına rağmen, ... Devamını Oku


JanFranco | 4 | 0 | 1 min read

Epoch, Batch Size, Iteration

Kategori: Deep Learning, 30 Mart 2020

Epoch, Batch Size, Iteration

Forward propagation ve back propagation işlemlerinin ne olduğunu ve ne işe yaradığını gördük. Training işleminin nasıl yapıldığını temel düzeyde anladık. Son olarak bazı kavramlardan bahsedeceğiz: Epoch, Batch Size, Iterations

Nöral ağ modelinin bir kez forward propagation ardından da bir kez back propagation işlemine sokulması 1 epoch'tur. Epoch denilen kavram ... Devamını Oku


JanFranco | 6 | 0 | 1 min read
Sayfa 1 next last »