Makine Öğrenimi Ve Yapay Zeka

Her Yapay Zeka Meraklısının Bilmesi Gereken En İyi 10 Derin Öğrenme Algoritması

Top 10 Deep Learning Algorithms That Every Ai Enthusiast Should Know

Ev Veri Bilimi Her Yapay Zeka Meraklısının Bilmesi Gereken En İyi 10 Derin Öğrenme Algoritması TarafındanMehdi Hasan İçindeVeri BilimiMakine Öğrenimi ve Yapay Zeka 227 0

İÇİNDEKİLER

  1. En İyi Derin Öğrenme Algoritmaları
    1. 01. Evrişimli Sinir Ağı (CNN)
    2. 02. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler)
    3. 03. Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM'ler)
    4. 04. Çok Katmanlı Algılayıcı
    5. 05. İleri Beslemeli Sinir Ağları
    6. 06. Radyal Temel Fonksiyonlu Sinir Ağları
    7. 07. Modüler Sinir Ağları
    8. 08. Sıradan Sıraya Modeller
    9. 09. Kısıtlı Boltzmann Makineleri (RBM'ler)
    10. 10. Otomatik kodlayıcılar
  2. Biten Düşünceler

Derin Öğrenme, temel olarak Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin bir alt kümesidir. Tipik AI ve ML algoritmaları birkaç yüz özelliğe sahip veri kümeleriyle çalışabilir. Ancak, bir görüntü veya sinyal milyonlarca özniteliğe sahip olabilir. İşte burada Derin Öğrenme Algoritmaları devreye giriyor. DL algoritmalarının çoğu, yapay sinir ağı olarak adlandırılan insan beyninden ilham almıştır. Modern dünya, Derin Öğrenmeyi kapsamlı bir şekilde kullanmaktadır. Biyomedikal mühendisliğinden basit görüntü işlemeye kadar - kullanımları vardır. Bu alanda uzman olmak istiyorsanız farklı DL algoritmalarından geçmeniz gerekiyor. Ve bugün tartışacağımız şey bu.





En İyi Derin Öğrenme Algoritmaları


Derin Öğrenmenin kullanımı çoğu alanda oldukça artmıştır. Derin öğrenme, çok sayıda özelliği işleme kapasitesi nedeniyle yapılandırılmamış verilerle çalışırken oldukça pratiktir. Farklı problemlerin çözümü için farklı algoritmalar uygundur. Kendinizi farklı DL algoritmalarıyla tanıştırmak için, bir AI meraklısı olarak bilmeniz gereken en iyi 10 Derin Öğrenme algoritmasını listeleyeceğiz.

01. Evrişimli Sinir Ağı (CNN)


CNN, görüntü işleme için belki de en popüler sinir ağıdır. Bir CNN genellikle girdi olarak bir görüntü alır. Sinir ağı, her pikseli ayrı ayrı analiz eder. Ardından, görüntüden istenen nesneyi algılamak için modelin ağırlıkları ve önyargıları düzeltilir. Diğer algoritmalar gibi verilerin de ön işleme aşamasından geçmesi gerekir. Bununla birlikte, bir CNN, diğer çoğu DL algoritmasından nispeten daha az ön işlemeye ihtiyaç duyar.





cnn_algorithm-derin öğrenme algoritması

Ana Özellikler



  • Herhangi bir bilgisayarlı görme algoritmasında, görüntü veya sinyalin bir filtreleme sürecinden geçmesi gerekir. CNN, bu filtrelemeyi yapmak için birçok evrişim katmanına sahiptir.
  • Evrişim katmanından sonra bir ReLU katmanı kalır. Rektifiye Doğrusal Birim anlamına gelir. Veriler üzerinde işlemler yürütür ve düzeltilmiş bir öznitelik haritası çıkarır.
  • ReLU katmanından düzeltilmiş bir özellik haritası bulabiliriz. Daha sonra havuzlama katmanından geçer. Yani temelde bir örnekleme yöntemidir.
  • Havuzlama katmanı, verilerin boyutunu azaltır. Boyutları küçültmek, öğrenme sürecini nispeten daha ucuz hale getirir.
  • Havuzlama katmanı, tek, uzun, uzatılmış, sıralı bir vektör oluşturmak için birleştirilmiş özellik vektöründen iki boyutlu matrisleri düzleştirir.
  • Tam bağlı katman, havuzlama katmanından sonra gelir. Tam bağlantılı katman temel olarak bazı gizli sinir ağı katmanlarına sahiptir. Bu katman, görüntüyü farklı kategorilere ayırır.

02. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler)


RNN'ler önceki aşamadan elde edilen sonucun şimdiki aşamaya girdi olarak geçirildiği bir tür sinir ağıdır. Klasik sinir ağları için giriş ve çıkış birbirine bağlı değildir. Ancak bir cümledeki herhangi bir kelimeyi tahmin etmeniz gerektiğinde, bir önceki kelimenin dikkate alınması gerekir. Son kelimeyi hatırlamadan bir sonraki kelimeyi tahmin etmek mümkün değildir. RNN'ler bu tür sorunları çözmek için sektöre girdi.

RNN_algorithm-derin öğrenme algoritması

excel'de toplam satışların yüzdesi nasıl hesaplanır

Ana Özellikler

  • Bir döngüyle ilgili belirli ayrıntıları saklayan gizli durum, RNN'nin temel öğesidir. Bununla birlikte, RNN'nin temel özellikleri bu duruma bağlıdır.
  • RNN'ler, hesaplamalarla ilgili tüm verileri saklayan bir belleğe sahiptir. Tüm girişlerde veya gizli katmanlarda aynı komutu uygulayarak aynı sonucu ürettiği için her giriş için aynı ayarları kullanır.
  • RNN, tüm seviyelere aynı önyargıları ve ağırlıkları vererek otonom aktivasyonları bağımlı olanlara dönüştürerek komplikasyonu azaltır.
  • Sonuç olarak, parametreleri yükselterek ve her sonucu bir sonraki gizli seviyeye besleyerek önceki sonuçları hatırlayarak öğrenme sürecini basitleştirir.
  • Ayrıca, tüm bu katmanlar, tüm gizli katmanların önyargıları ve ağırlıkları aynı olacak şekilde tek bir tekrarlayan katmanda birleştirilebilir.

03. Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM'ler)


Tekrarlayan Sinir Ağları veya RNN'ler temel olarak sesle ilgili verilerle çalışır. Ancak, kısa süreli bellekle iyi çalışmıyorlar. Zincir yeterince uzunsa, bilgileri bir adımdan diğer adımlara taşımakta zorlanırlar. Bir içerik pasajından bir şey tahmin etmeye çalışıyorsanız, RNN'ler kritik bilgileri kaçırabilir. Bu sorunu çözmek için araştırmacılar, LSTM adlı modern bir RNN sürümü geliştirdiler. Bu Derin Öğrenme algoritması, kısa süreli hafıza sorununu ortadan kaldırır.

Ana Özellikler

  • LSTM'ler zaman boyunca verileri takip eder. Geçmiş verileri izleyebildikleri için zaman serisi problemlerini çözmede değerlidirler.
  • Dört aktif katman, LSTM'lerde özel bir şekilde bütünleşir. Sonuç olarak sinir ağları zincir gibi bir yapıya sahiptir. Bu yapı, algoritmanın içerikten küçük bilgiler çıkarmasını sağlar.
  • Hücre durumu ve onun birçok kapısı, LSTM'lerin kalbinde yer alır. Hücre durumu, sıralı zincirde ilerlerken ilgili veriler için bir taşıma rotası görevi görür.
  • Teorik olarak, hücre durumu, dizinin yürütülmesi boyunca gerekli ayrıntıları koruyabilir. Sonuç olarak, önceki adımlardan elde edilen veriler, kısa süreli hafıza etkilerini azaltarak sonraki zaman adımlarına giden yolu bulabilir.
  • LSTM'yi zaman serisi tahmininin yanı sıra müzik endüstrisinde, konuşma tanımada, ilaç araştırmalarında vb. de kullanabilirsiniz.

04. Çok Katmanlı Algılayıcı


Giriş verilerinin birden fazla yapay nöron seviyesinden geçtiği karmaşık sinir ağlarına giriş noktası. Her düğüm, bir sonraki katmandaki diğer tüm nöronlarla bağlantılıdır, bu da tamamen birleştirilmiş bir sinir ağı ile sonuçlanır. Giriş ve çıkış katmanları mevcuttur ve aralarında gizli bir katman bulunur. Bu, her çok katmanlı algılayıcının en az üç katmana sahip olduğu anlamına gelir. Ayrıca, multimodal iletimi vardır, yani hem ileri hem de geri yayılabilir.

Ana Özellikler

  • Veriler giriş katmanından geçer. Ardından, algoritma girdi verilerini gizli katmandaki ilgili ağırlıklarıyla çarpar ve önyargı eklenir.
  • Çarpılan veriler daha sonra aktivasyon fonksiyonuna geçer. Giriş kriterlerine göre farklı aktivasyon fonksiyonları kullanılmaktadır. Örneğin, çoğu veri bilimcisi sigmoid işlevini kullanır.
  • Ayrıca, hatayı ölçmek için bir kayıp fonksiyonu vardır. En yaygın kullanılanları log kaybı, ortalama kare hatası, doğruluk puanı vb.
  • Ek olarak, Derin Öğrenme algoritması, kaybı azaltmak için geri yayılım tekniğini kullanır. Ağırlıklar ve önyargılar daha sonra bu teknikle değiştirilir.
  • Teknik, kayıp minimum olana kadar devam eder. Minimum kayıpta, öğrenme sürecinin bittiği söylenir.
  • Çok katmanlı algılayıcı, karmaşık sınıflandırma, konuşma tanıma, makine çevirisi vb. gibi birçok kullanıma sahiptir.

05. İleri Beslemeli Sinir Ağları


Girdi bilgisinin yalnızca bir yönde gittiği, yapay sinir düğümlerinden girip çıkış düğümlerinden ayrıldığı en temel sinir ağı türüdür. Gizli birimlerin mevcut olabileceği veya olmayabileceği alanlarda, gelen ve giden katmanlar mevcuttur. Buna dayanarak, onları çok katmanlı veya tek katmanlı ileri beslemeli sinir ağı olarak sınıflandırabiliriz. FFNN'ler basit bir mimariye sahip olduklarından, bazı makine öğrenimi uygulamalarında sadelikleri avantajlı olabilir.

feed_forward_neural_networks

Ana Özellikler

  • İşlevin karmaşıklığı katman sayısını belirler. Yukarı doğru iletim tek yönlüdür, ancak geriye doğru yayılma yoktur.
  • Ayrıca ağırlıklar sabittir. Girdiler ağırlıklarla birleştirilir ve bir aktivasyon fonksiyonuna gönderilir. Bunu yapmak için bir sınıflandırma veya adım aktivasyon fonksiyonu kullanılır.
  • Okumaların eklenmesi, normalde sıfıra ayarlanan önceden belirlenmiş bir eşikten fazlaysa, sonuç genellikle 1'dir. Toplam, eşikten küçükse, çıkış değeri genellikle -1'dir.
  • Derin Öğrenme algoritması, delta kuralı olarak bilinen bir teknik kullanarak düğümlerinin sonuçlarını istenen verilerle değerlendirebilir ve sistemin daha kesin çıktı değerleri oluşturmak için öğrenme sırasında ağırlıklarını değiştirmesini sağlar.
  • Bununla birlikte, algoritmanın yoğun katmanları ve geriye doğru yayılımı yoktur, bu da hesaplama açısından pahalı problemler için uygun değildir.

06. Radyal Temel Fonksiyonlu Sinir Ağları


Radyal tabanlı bir fonksiyon, merkezden herhangi bir noktanın açıklığını analiz eder. Bu sinir ağlarının iki seviyesi vardır. İlk olarak, öznitelikler, iç katmandaki radyal temel işleviyle birleşir. Daha sonra aynı sonucu bir sonraki katmanda hesaplarken bu niteliklerin çıktısı dikkate alınır. Buna ek olarak, çıktı katmanında her kategori için bir nöron bulunur. Algoritma, her bir nöronun bir prototipi koruduğu eğitim verilerinden noktaları örneklemek için girdinin benzerliğini kullanır.

Ana Özellikler

  • Her nöron, yeni bir girdi vektörünün, yani kategorize etmeye çalıştığınız n-boyutlu vektörün sınıflandırılması gerektiğinde, prototip ile girdi arasındaki Öklid mesafesini ölçer.
  • Giriş vektörünün prototiple karşılaştırılmasından sonra algoritma bir çıktı sağlar. Çıktı genellikle 0 ile 1 arasında değişir.
  • Bu RBF nöronunun çıktısı, giriş prototiple eşleştiğinde 1 olacak ve prototip ile giriş arasındaki boşluk arttıkça sonuçlar sıfıra doğru hareket edecektir.
  • Nöron aktivasyonu tarafından oluşturulan eğri, standart bir çan eğrisine benzer. Bir grup nöron, çıktı katmanını oluşturur.
  • Güç restorasyon sistemlerinde, mühendisler genellikle radyal tabanlı fonksiyon sinir ağını kullanır. Gücü en kısa sürede yeniden kurma girişiminde, insanlar bu sinir ağını güç restorasyon sistemlerinde kullanırlar.

07. Modüler Sinir Ağları


Modüler Sinir Ağları, bir sorunu çözmek için birkaç Sinir Ağını birleştirir. Bu durumda, farklı sinir ağları, her biri sorunun bir bölümünü çözen modüller gibi davranır. Bir entegratör, konuyu sayısız modüle bölmekten ve ayrıca programın nihai çıktısını oluşturmak için modüllerin yanıtlarını entegre etmekten sorumludur.

Basit bir YSA, probleme ve ihtiyaçlara yanıt olarak birçok durumda yeterli performansı sağlayamaz. Sonuç olarak, aynı zorluğun üstesinden gelmek için birden fazla YSA'ya ihtiyaç duyabiliriz. Modüler Sinir Ağları bunu yaparken gerçekten harika.

feed_forward_neural_networks-derin öğrenme algoritmaları

Ana Özellikler

  • Tüm sorunu çözmek için MNN'de modül olarak çeşitli YSA'lar kullanılır. Her YSA bir modülü sembolize eder ve sorunun belirli bir yönünü ele almaktan sorumludur.
  • Bu yöntem, sayısız YSA arasında ortak bir çaba gerektirir. Eldeki amaç, sorunu farklı modüllere bölmektir.
  • Her bir YSA veya modül, işlevine göre belirli girdilerle sağlanır. Sayısız modülün her biri, problemin kendi unsurunu ele alır. Bunlar bulguları hesaplayan programlardır.
  • Bir entegratör analiz edilen sonuçları alır. Entegratörün görevi, sayısız YSA'dan gelen sayısız bireysel yanıtı entegre etmek ve sistemin çıktısı olarak hizmet eden birleşik bir yanıt üretmektir.
  • Bu nedenle, Derin Öğrenme algoritması sorunları iki parçalı bir yöntemle çözer. Ne yazık ki sayısız kullanıma rağmen hareketli hedef problemlerine uygun değildir.

08. Sıradan Sıraya Modeller


İki Tekrarlayan Sinir Ağı, bir diziden diziye modeli oluşturur. Burada verileri işlemek için bir kodlayıcı ve sonucu işlemek için bir kod çözücü vardır. Kodlayıcı ve kod çözücü, aynı veya ayrı parametreleri kullanarak aynı anda çalışır.

Gerçek RNN'nin aksine, bu model özellikle girdi verilerinin miktarı ve çıktı verilerinin boyutu eşit olduğunda kullanışlıdır. Bu modeller öncelikle soru cevaplama sistemlerinde, makine çevirilerinde ve sohbet robotlarında kullanılır. Ancak avantajları ve dezavantajları RNN'ninkine benzer.

Ana Özellikler

  • Encoder-Decoder mimarisi modeli üretmek için en temel yöntemdir. Bunun nedeni, hem kodlayıcı hem de kod çözücünün aslında LSTM modelleri olmasıdır.
  • Giriş verileri kodlayıcıya gider ve tüm veri girişini dahili durum vektörlerine dönüştürür.
  • Bu bağlam vektörü, kod çözücünün doğru tahminler yapmasına yardımcı olmak için tüm girdi öğelerinin verilerini kapsamayı amaçlar.
  • Ayrıca kod çözücü, başlangıç ​​değerleri her zaman Kodlayıcı LSTM'nin terminal değerlerinde olan bir LSTM'dir, yani kodlayıcının son hücresinin bağlam vektörü, kod çözücünün ilk hücresine gider.
  • Kod çözücü, bu başlangıç ​​durumlarını kullanarak çıktı vektörünü oluşturur ve sonraki yanıtlar için bu sonuçları hesaba katar.

09. Kısıtlı Boltzmann Makineleri (RBM'ler)


Geoffrey Hinton, Kısıtlı Boltzmann Makinelerini ilk kez geliştirdi. RBM'ler, bir veri koleksiyonu üzerinde olasılıksal bir dağılımdan öğrenebilen stokastik sinir ağlarıdır. Bu Derin Öğrenme algoritmasının, özellik öğrenme, işbirlikçi filtreleme boyutluluk azaltma, sınıflandırma, konu modelleme ve regresyon gibi birçok kullanımı vardır.

RBM'ler Derin İnanç Ağlarının temel yapısını üretir. Diğer birçok algoritma gibi, iki katmanı vardır: görünür birim ve gizli birim. Görünen her birim, tüm gizli birimlerle birleşir.

rbm_algorithm-derin öğrenme algoritması

excel'de mutlak değer nedir

Ana Özellikler

  • Algoritma temel olarak iki fazın birleşimi ile çalışır. Bunlar ileri geçiş ve geri geçiştir.
  • İleri geçişte, RBM'ler verileri alır ve bunları girişleri kodlayan bir dizi sayıya dönüştürür.
  • RBM'ler, her girdiyi kendi ağırlığı ve tek bir genel önyargı ile bütünleştirir. Son olarak çıktı, teknik ile gizli katmana iletilir.
  • RBM'ler bu tamsayı koleksiyonunu elde eder ve geriye doğru geçişte yeniden oluşturulan girdileri oluşturmak için bunları dönüştürür.
  • Sonucu yeniden oluşturma için görünür katmana iletmeden önce her aktivasyonu kendi ağırlığı ve genel önyargı ile karıştırırlar.
  • RBM, çıktının etkinliğini değerlendirmek için yeniden yapılandırılmış verileri görünür katmandaki gerçek girdiye analiz eder.

10. Otomatik kodlayıcılar


Otomatik kodlayıcılar gerçekten de girdi ve çıktının benzer olduğu bir tür ileri beslemeli sinir ağıdır. 1980'lerde Geoffrey Hinton, denetimsiz öğrenme güçlüklerinin üstesinden gelmek için otomatik kodlayıcılar yarattı. Girdi katmanından çıktı katmanına girdileri tekrarlayan sinir ağlarıdır. Otomatik kodlayıcıların ilaç keşfi, görüntü işleme ve popülerlik tahmini gibi çeşitli uygulamaları vardır.

Derin Otomatik Kodlayıcı-DAE

Ana Özellikler

  • Otomatik Kodlayıcıyı üç katman oluşturur. Bunlar kodlayıcı kodlayıcı, kod ve kod çözücüdür.
  • Autoencoder'ın tasarımı, bilgiyi almasına ve farklı bir bağlama dönüştürmesine olanak tanır. Ardından gerçek girdiyi mümkün olduğu kadar doğru bir şekilde yeniden oluşturmaya çalışırlar.
  • Bazen, veri bilimcileri bunu bir filtreleme veya segmentasyon modeli olarak kullanır. Örneğin, bir görüntünün net olmadığını varsayalım. Ardından, net bir görüntü elde etmek için bir Otomatik Kodlayıcı kullanabilirsiniz.
  • Otomatik kodlayıcılar önce resmi kodlar, ardından verileri daha küçük bir forma sıkıştırır.
  • Son olarak, Otomatik Kodlayıcı, yeniden oluşturulan görüntüyü üreten görüntünün kodunu çözer.
  • Her biri kendi kullanım alanına sahip olan çeşitli kodlayıcı türleri vardır.

Biten Düşünceler


Son beş yılda, Derin Öğrenme algoritmaları çok çeşitli işletmelerde popülerlik kazandı. Farklı sinir ağları mevcuttur ve bunlar ayrı sonuçlar üretmek için ayrı şekillerde çalışırlar.

Ek veriler ve kullanım ile daha fazlasını öğrenecek ve geliştireceklerdir. Tüm bu özellikler, derin öğrenmeyi veri bilimcileri arasında ünlü kılmıştır. Bilgisayarla görme ve görüntü işleme dünyasına dalmak istiyorsanız, bu algoritmalar hakkında iyi bir fikre sahip olmanız gerekir.

Bu nedenle, büyüleyici veri bilimi alanına girmek ve Derin Öğrenme algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, hemen başlayın ve makaleyi gözden geçirin. Makale, bu alandaki en ünlü algoritmalar hakkında fikir vermektedir. Tabii ki, tüm algoritmaları listeleyemedik, sadece önemli olanları listeledik. Bir şeyi kaçırdığımızı düşünüyorsanız, aşağıya yorum yaparak bize bildirin.

Paylaş Facebook heyecan Pinterest Naber ReddIt Telgraf Viber

    CEVAP BIRAKIN Cevabı iptal et

    Yorum: Lütfen yorumunuzu giriniz! Ad:* Lütfen adınızı buraya girin E-posta:* Yanlış bir e-posta adresi girdiniz! Lütfen e-posta adresinizi buraya giriniz Web sitesi:

    Adımı, e-postamı ve web sitemi bir dahaki sefere yorum yapacağımda bu tarayıcıya kaydet.

    spot_img

    Son Gönderi

    Android

    Android ve iOS Cihaz için En İyi 10 Yüz Değiştirme Uygulaması

    Windows işletim sistemi

    Windows 10'u Geri Dönüşüm Kutusunu Otomatik Olarak Boşaltmak İçin Nasıl Zamanlanır

    Android

    Android Cihaz için Hızlı Ödeme Almak İçin En İyi 10 Faturalama Uygulaması

    Windows işletim sistemi

    PC'niz için En İyi 10 GPU Benchmark Yazılımı

    Okumalısınız

    Veri Bilimi

    Her Veri Bilimcisinin İhtiyaç Duyduğu En İyi 20 Veri Görselleştirme Aracı

    Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

    En İyi 10 Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Programlama Dili

    Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

    En İyi 20 Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Algoritmaları, Yöntemleri ve Teknikleri

    Veri Bilimi

    Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi: Bilmeniz Gereken En İyi 15 Şey

    İlgili Yazı

    Yeni Başlayanlar ve Profesyoneller için En İyi 10 Derin Öğrenme Projesi Fikirleri

    Yakın Gelecekte İzlenecek 10 Derin Öğrenme Trendi

    Anlamanız Gereken 10 Büyük IoT ve M2M Kavramı

    IoT (Nesnelerin İnterneti) Kullanan En İyi 10 Ev Otomasyonu

    R için En İyi 10 Ücretsiz Programlama Grafik Kullanıcı Arayüzü

    İleriye Bakmak İçin En İyi 10 Doğal Dil İşleme (NLP) Trendi



    ^