💫
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
  • 👩‍🏫 Notasyon
  • 🚀 One Hot Encoding
  • 🔎 Örnek
  • 🙄 Dezavantaj
  • 🌞 Yazının Aslı

Was this helpful?

Export as PDF
  1. Derin Öğrenmede Dizi Modelleri

Dizi Modellerinin Genel Kavramları

👩‍🏫 Notasyon

Metin işleme bağlamında (örneğin: Doğal Dil İşleme NLP)

Sembo

Açıklama

Giriş dizisindeki t'inci kelime

Çıkış dizisindeki t'inci kelime

i'inci giriş dizisindeki t'inci kelime

i'inci çıkış dizisindeki t'inci kelime

i'inci giriş dizisinin uzunluğu

i'inci çıkış dizisinin uzunluğu

🚀 One Hot Encoding

Kelimeleri temsil etmenin bir yolu, böylece onları kolayca kullanabiliriz

🔎 Örnek

Diyelim ki 10 kelimeden oluşan (🤭) bir sözlüğümüz var ve sözlükteki kelimeler:

  • Car, Pen, Girl, Berry, Apple, Likes, The, And, Boy, Book.

Ve Bizim X(i)X^{(i)}X(i): The Girl Likes Apple And Berry

Böylece bu diziyi aşağıdaki gibi temsil edebiliriz 👀

Car   -0)  ⌈ 0 ⌉   ⌈ 0 ⌉   ⌈ 0 ⌉   ⌈ 0 ⌉  ⌈ 0 ⌉   ⌈ 0 ⌉ 
Pen   -1)  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |
Girl  -2)  | 0 |  | 1 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |
Berry -3)  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 1 |
Apple -4)  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 1 |  | 0 |  | 0 |
Likes -5)  | 0 |  | 0 |  | 1 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |
The   -6)  | 1 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |
And   -7)  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 1 |  | 0 |
Boy   -8)  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |  | 0 |
Book  -9)  ⌊ 0 ⌋   ⌊ 0 ⌋   ⌊ 0 ⌋   ⌊ 0 ⌋  ⌊ 0 ⌋   ⌊ 0 ⌋

Dizileri bu şekilde temsil ederek verileri sinir ağlarına aktarabiliriz ✨

🙄 Dezavantaj

  • Eğer sözlüğümüz 10.000 kelimeden oluşuyorsa, her vektör 10.000 boyutlu olacaktır 🤕

  • Bu gösterim anlamsal özellikleri yakalayamaz 💔

🌞 Yazının Aslı

PreviousGirişNextTekrarlayan Sinir Ağları (RNN)

Last updated 4 years ago

Was this helpful?

➰
📚
X<t>X^{<t>}X<t>
Y<t>Y^{<t>}Y<t>
X(i)<t>X^{(i)<t>}X(i)<t>
Y(i)<t>Y^{(i)<t>}Y(i)<t>
Tx(i)T^{(i)}_xTx(i)​
Ty(i)T^{(i)}_yTy(i)​
Burada 🐾