Geriye yayılımın sinir ağlarını nasıl eğittiğini, hata oranlarını nasıl azalttığını ve görüntü tanıma ve NLP gibi yapay zeka uygulamalarını nasıl verimli bir şekilde desteklediğini öğrenin.
Geriye yayılım, sinir ağlarını (NN) eğitmek için kullanılan derin öğrenme (DL) alanında temel bir algoritmadır. Bir önceki epokta (yani iterasyonda) elde edilen hata oranına dayalı olarak bir sinir ağının ağırlıklarına ince ayar yapma yöntemidir. Ağırlıkların uygun şekilde ayarlanması daha düşük hata oranları sağlar ve modelin genellemesini artırarak güvenilir hale getirir. Ağ ağırlıklarına göre kayıp fonksiyonunun gradyanını hesaplayarak çalışır. Esasen, bir ağdan her ileri geçişten sonra, geriye yayılma modelin parametrelerini ayarlarken geriye doğru bir geçiş gerçekleştirir (weights and biases). Bu süreç, ağın zaman içinde öğrenmesi ve performansını artırması için çok önemlidir.
Geriye yayılma algoritmasının iki ana aşaması vardır: ileri geçiş ve geri geçiş.
Geriye yayılım, bir sinir ağının ağırlıklarını güncellemek için gereken gradyanları hesaplamak için hesaplama açısından verimli bir yol sağladığından derin öğrenme modellerini eğitmek için gereklidir. Geriye yayılma olmadan, gradyanları hesaplamanın hesaplama maliyeti çok yüksek olacağından, birden fazla katmana sahip derin ağları eğitmek pratik olmazdı. Hatayı en aza indirmek için ağırlıkları yinelemeli olarak ayarlayarak ağın verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenmesini sağlar.
Geriye yayılım, çeşitli alanlardaki çok çeşitli uygulamalarda kullanılır. İşte iki örnek:
Bu terimler geriye yayılım ile yakından ilişkilidir ve sinir ağlarının nasıl eğitildiğini anlamak için gereklidir. Geriye yayılımı ve ilgili kavramları anlayarak, derin öğrenmenin mekaniği ve Ultralytics YOLO gibi modellerin çeşitli görevler için nasıl eğitildiği hakkında daha derin bilgiler edinebilirsiniz.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
