💫
Derin Öğrenme
  • 💫Derin Öğrenme Notları
  • 🚀English Version
  • 🦋Projeye Katkıda Bulunma
  • 💼Kullanışlı Araçlar
  • 💎Yapay Sinir Ağları Kavramları
    • 🌱Giriş
    • 🔎Esas Problem
    • 👷‍♀️ Yapay Sinir Ağlarının Uygulanması Üzerine Notlar
    • 📚Yapay Sinir Ağlarının Kavramları
    • 💥Yapay Sinir Ağlarında Aktivasyon Fonksiyonları
    • 🎈NN Uygulama İp Uçları
    • 👩‍🔧 NN Düzenlileştirme (Regularization)
    • ✨Optimizasyon Algoritmaları
    • 🎨Softmax Regression
    • 🏃‍♀️ Tensorflow'a Hızlı Giriş
    • 👩‍💻 Yapay Sinir Ağlarıyla ilgili Pyhton Kod Parçaları
  • 🙋‍♀️ Yapay Sinir Ağları ile Derin Öğrenme'nin Hello World'u
    • 🌱Giriş
    • 🌐Tarayıcıda CNNler
  • 🚪Bilgisayar Görüşüne Giriş
    • 🌱Giriş
  • 🚩Evrişimli Sinir Ağları Kavramları
    • 🌱Giriş
    • 📌Evrişimli Sinir Ağları ile İlgili Genel Kavramlar
    • 🌟Evrişimli Sinir Ağları Gelişmiş Kavramları
    • 👀Evrişimli Sinir Ağlarının Görselleştirilmesi
    • 👵Klasik Evrişimli Sinir Ağları
    • ✨CNN'leri Kurmak İçin Diğer Yaklaşımlar
    • 🕸️CNN'lerin Popüler Uygulamaları
  • 👩‍💻 CNN'ler Üzerinde Kodlar ve Notlar
    • 🌱Giriş
  • 💄Derin Öğrenmenin Popüler Stratejileri
    • 🌱Giriş
    • 🚙Öğrenme Aktarması (Transfer Learning)
    • 📚Derin Öğrenmede Diğer Stratejiler
  • 🤡Resim Artırma (Image Augmentation)
    • 🌱Giriş
  • 🤸‍♀️ Uygulamalı Makine Öğrenmesi Üzerine Notlar
    • 🌱Giriş
    • 👩‍🔧 Makine Öğrenimi Projelerinin Yapılandırılması Üzerine Notlar
    • 👩‍🏫 Uygulama Talimatları
  • 🕵️‍♀️ Obje Algılama Temelleri
    • 🌱Giriş
    • ⭕Bölge Tabanlı (Region-Based) CNN'ler
    • 🤳SSD ve YOLO
    • 🤖TensorFlow Object Detection API
  • ➰Derin Öğrenmede Dizi Modelleri
    • 🌱Giriş
    • 📚Dizi Modellerinin Genel Kavramları
    • 🔄Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
    • 🌌RNN'deki Vanishing Gradients
    • 🌚Kelime Gösterimi
    • 💬NLP Hakkında Karışık Bilgiler
  • 📕Proje Sözlüğü
  • 📚Faydalı PDF'ler
  • 👀Hızlı Görsel Bilgiler
Powered by GitBook
On this page
  • 🔢 LeNet-5
  • 👀 Ağın Görselleştirilmesi
  • 🙌 Ağın Özeti
  • 🛸 AlexNet
  • 👀 Ağın Görselleştirilmesi
  • 🔎 Daha Ayrınıtılı
  • 🙌 Ağın Özeti
  • 🌱 VGG-16
  • 👀 Ağın Görselleştirilmesi
  • 🙌 Ağın Özeti
  • 🔎 Daha Ayrıntılı
  • 😐 Olumsuz Yanları
  • 👩‍🔧 İmplementasyon
  • 🌞 Yazının Aslı
  • 🧐 Daha Fazla Oku

Was this helpful?

Export as PDF
  1. Evrişimli Sinir Ağları Kavramları

Klasik Evrişimli Sinir Ağları

PreviousEvrişimli Sinir Ağlarının GörselleştirilmesiNextCNN'leri Kurmak İçin Diğer Yaklaşımlar

Last updated 4 years ago

Was this helpful?

Ağ

İlk Kullanım

LeNet-5

Elle yazılmış basamak sınıflandırması

AlexNet

ImageNet Dataset

VGG-16

ImageNet Dataset

🔢 LeNet-5

LeNet-5 çok basit bir ağdır - Modern standartlara göre -. Sadece 7 katmanı vardır

  • bunların arasında 3 konvolüsyon katmanı vardır (C1, C3 and C5)

  • 2 sub-sampling (sıkıştırma) katmanları (S2 and S4)

  • 1 tam bağlanmış katman (F6)

  • Çıkış katmanı

👀 Ağın Görselleştirilmesi

🙌 Ağın Özeti

🛸 AlexNet

  • LeNet-5' çok benziyor

  • Katman başına daha fazla filtresi vardır

  • tanh yerine ReLU kullanıyor

  • Momentumlu Gradyan İnişi

  • Düzenlileştirme yerine sönümleme (dropout) kullanıyor

👀 Ağın Görselleştirilmesi

🔎 Daha Ayrınıtılı

🙌 Ağın Özeti

🌱 VGG-16

👀 Ağın Görselleştirilmesi

🙌 Ağın Özeti

🔎 Daha Ayrıntılı

😐 Olumsuz Yanları

  • Eğitilmesi aşırı yavaş (138 milyon parametresi var 🙄)

👩‍🔧 İmplementasyon

🌞 Yazının Aslı

🧐 Daha Fazla Oku

🚩
👵
AlexNet'in İmplementasyon
Burada 🐾
Detailed LeNet-5
Detailed AlexNet
Detailed VGG-16
Summary of classic networks