Bir sinir ağı oluşturmak birkaç temel adımı içerir:
-
Veri Toplama ve Ön İşleme: Sinir ağınızı eğitmek ve test etmek için kullanacağınız verileri toplayın ve düzenleyin. Bu, verilerin temizlenmesini, eksik değerlerin ele alınmasını ve verilerin eğitim, doğrulama ve test kümelerine bölünmesini içerebilir.
-
Bir Sinir Ağı Mimarisi Seçin: Sorununuza uygun sinir ağı mimarisi türüne karar verin. Bu, ileri beslemeli bir sinir ağı, görüntü verileri için evrişimli sinir ağı (CNN), sıralı veriler için tekrarlayan sinir ağı (RNN) veya diğer özel mimariler olabilir.
-
Modeli Başlatın: Sinir ağının ağırlıklar ve önyargılar gibi parametrelerini genellikle rastgele veya belirli başlatma teknikleri kullanarak başlatın.
-
İleri Yayılım: Tahminlerde bulunmak için giriş verilerini ağ üzerinden geçirerek ileri yayılımı gerçekleştirin. Her katman giriş üzerinde doğrusal veya doğrusal olmayan bir işlem gerçekleştirir.
-
Kayıp Hesapla: Tahminlerin gerçek değerlerden ne kadar uzakta olduğunu ölçen kaybı hesaplamak için tahmin edilen çıktıyı gerçek çıktıyla karşılaştırın.
-
Geriye yayılım: Ağın ağırlıklarını kaybı en aza indirecek şekilde güncellemek için bir optimizasyon algoritması (ör. gradyan iniş) kullanın. Bu adım, ağın ağırlıklarına göre kayıp fonksiyonunun gradyanlarının hesaplanmasını ve ardından kaybı en aza indirecek şekilde ağırlıkların ayarlanmasını içerir.
-
Yinele: Modelin performansını artırmak için ileri yayılım, kayıp hesaplaması ve geri yayılım adımlarını birden fazla yineleme veya dönem için tekrarlayın.
Tipik bir sinir ağı mimarisindeki katmanlar şunları içerir:
-
Giriş Katmanı: Bu katman; resimler, metinler, sayısal değerler vb. gibi giriş verilerini alır. Bu katmandaki düğümlerin sayısı, girişteki özelliklerin sayısına karşılık gelir.
-
Gizli Katmanlar: Bu katmanlar giriş ve çıkış katmanları arasındadır ve giriş verilerinden ilgili özelliklerin çıkarılmasından sorumludur. Derin sinir ağlarında birden fazla gizli katman bulunabilir ve her katman nöronlardan veya düğümlerden oluşur.
-
Çıktı Katmanı: Modelin çıktısını üreten son katman. Bu katmandaki düğümlerin sayısı problemin türüne bağlıdır; örneğin, ikili sınıflandırma için tek bir çıktı için bir düğüm olabilirken, çok sınıflı sınıflandırma için farklı sınıfları temsil eden birden fazla düğüm olabilir.
Sinir ağları ayrıca şu şekilde tanımlanır:
-
Etkinleştirme İşlevleri: Her katman (giriş katmanı hariç) genellikle ağa doğrusal olmamayı getiren ve karmaşık kalıpları öğrenmesine olanak tanıyan bir etkinleştirme işlevi içerir. Yaygın aktivasyon fonksiyonları arasında ReLU (Düzeltilmiş Doğrusal Aktivasyon), Sigmoid, Tanh vb. bulunur.
-
Bağlantılar (veya Ağırlıklar): Bir katmandaki her düğüm, sonraki katmandaki her düğüme, her bağlantıyla ilişkili bir ağırlıkla bağlanır. Bu ağırlıklar, ağın performansını optimize etmek için eğitim süreci sırasında ayarlanır.
Farklı sinir ağı mimarilerinin amaçlarına özel varyasyonları veya ek katmanları olabilir ancak bu katmanlar bir sinir ağının temel yapısını oluşturur.
