📚Yapay Sinir Ağlarının Kavramları
Yapay Sinir Ağlarının temel kavramları
🍭 Temel Sinir Ağı
Convention: Giriş katmanı sayılmadığından görüntüdeki NN 2 kat NN olarak adlandırılır 📢❗
📚 Terimler
🧠 Yapay bir nöron ne yapar?
Girişinin ağırlıklı toplamını hesaplar, bias ekler ve ardından bir aktivasyon fonksiyonu nedeniyle nöronun tetiklenip tetiklenmeyeceğine karar verir.
Aktivasyon fonksiyonları ile ilgili ayrıntılı notlarım: burada 👩🏫
👩🔧 Parametre Boyut Kontrolü
Bu boyutların doğru olduğundan emin olmak, daha iyi ve hatasız 🐛 kodlar yazmamıza yardımcı olur.
🎈 İleri Yayılım Sürecinin Özeti
👩🔧 Vektörize Edilmiş Denklemler:
🎈 Geri Yayılım Sürecinin Özeti
Vektörize Edilmiş Denklemler:
➰➰ İleri ve Geri Yayılımı Bir Arada
😵🤕
✨ Parametreler ve Hiper-parametreler
👩🏫 Parametreler
......
👩🔧 Hiper-parametreler
Öğrenme hızı
İterasyon sayısı
Gizli katmanların sayısı
Gizli birimlerin sayısı
Aktivasyon Fonksiyonunun Seçimi
......
Hiper-parametrelerin parametreleri kontrol ettiğini söyleyebiliriz 🤔
🌞 Yazının Aslı
Last updated