Derin öğrenme ve sinir ağları arasındaki fark nedir?
Derin öğrenme ve sinir ağları
Basit bir şekilde açıklarsak
Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için
Giriş yap veya üye ol.
, çok katmanlı sinir ağlarına verilen addır.Fotoğraflar veya ses gibi gözlemsel verileri anlamlandırmak için sinir ağları, verileri birbirine bağlı düğüm katmanlarından geçirir. Bilgi bir katmandan geçtiğinde, o katmandaki her bir düğüm, veriler üzerinde basit işlemler gerçekleştirir ve sonuçları seçerek diğer düğümlere iletir. Sonraki her katman, ağ çıktıyı oluşturana kadar bir öncekinden daha yüksek düzeyde bir özelliğe odaklanır.
Girdi katmanı ile çıktı katmanı arasındaki katman gizli katmanlardır. Sinir ağları ile derin öğrenme arasındaki fark burada ortaya çıkar: Temel bir sinir ağı bir veya iki gizli katmana sahip olabilirken, bir derin öğrenme ağı düzinelerce hatta yüzlerce katmana sahip olabilir. Farklı katman ve düğümlerin sayısını artırmak ağın doğruluğunu artırabilir. Ancak, daha fazla katman ayrıca bir modelin daha fazla parametre ve hesaplama kaynağı gerektireceği anlamına da gelebilir.
Derin öğrenme, ham verileri alan bir dizi girdiye sahip olan sinir ağı katmanları aracılığıyla bilgileri sınıflandırır. Örneğin, bir sinir ağı kuş görüntüleriyle eğitilirse kuşların görüntülerini tanımak için kullanılabilir. Daha fazla katman, kargayı tavuktan ayırt etmeye kıyasla kargayı kuzgundan ayırt etmek gibi daha kesin sonuçlar sağlar. Derin öğrenme algoritmalarının temelindeki derin sinir ağları, girdi ve çıktı düğümleri arasında birkaç gizli katmana sahiptir, bu da daha karmaşık veri sınıflandırmalarını gerçekleştirebilecekleri anlamına gelir. Derin öğrenme algoritması büyük veri kümeleriyle eğitilmelidir ve ne kadar çok veri alırsa o kadar doğru olur. Yeni kuş resimlerini doğru bir şekilde sınıflandırmadan önce algoritmanın binlerce kuş resmiyle beslenmesi gerekecektir.
Sinir ağları söz konusu olduğunda, derin öğrenme modelinin eğitimi çok kaynak yoğunlukludur. Bu, sinir ağının, eğitim sırasında ayarlanan ağırlıklar (girdiler arasındaki bağlantının gücünü temsil eden parametreler) kullanılarak gizli katmanlarda işlenen girdileri alması ve ardından modelin bir tahmin vermesidir. Ağırlıklar, daha iyi tahminler yapmak için eğitim girdilerine göre ayarlanır. Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veriyi eğitmek için çok zaman harcar, bu nedenle yüksek performanslı hesaplama çok önemlidir.
GPU'lar, veri hesaplamaları için optimize edilmiştir ve büyük ölçekli matris hesaplamalarının hızlı performansı için tasarlanmıştır. GPU'lar
Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için
Giriş yap veya üye ol.
için paralel yürütme konusunda uygundur. Sonuç olarak, görüntü, metin ve video gibi büyük miktarlarda yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler üzerinde çok sayıda hesaplama gerçekleştiren makine öğrenimi uygulama yazılımlarını iyi bir performans sunar.