Nöral Ağ Nedir?
Verilerden öğrenen bir bilgisayar programı oluşturmak için kullanılan bir teknik. Bu yaklaşım, tamamen insan beyninin çalışma şekline dayanıyor. İlk olarak, bir dizi yazılım "nöronu" oluşturulur ve birbirine bağlanır. Böylece birbirlerine mesaj gönderebilirler. Daha sonra ağdan bir sorunu çözmesi istenir ve bunu tekrar tekrar yapmaya çalışır ve her seferinde başarıya götüren bağlantıları güçlendirir ve başarısızlığa yol açan bağlantıları azaltır. Nöral ağlara daha ayrıntılı bir giriş yapmak için Michael Nielsen'in Nöral Ağlar ve Derin Öğrenme adlı çalışması iyi bir başlangıç noktasıdır. Daha teknik bir genel bakış için Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville'in Derin Öğrenme eserini deneyin.
Bu Çok Güzel, Tekrar Kullanabilir miyim?
Harekete geçin! Nöral ağları biraz daha erişilebilir ve daha kolay öğrenebileceğini umarak hizmeti GitHub'da açık kaynaklı hale getirdik. Bu aracı, Apache Lisansı'mıza uygun şekilde kullanabilirsiniz. Eklemeler veya değişiklikler hakkında önerileriniz varsa lütfen bize bildirin.
Oyun alanını belirli bir konuya veya derse uyarlamanızı sağlayacak bazı kontroller de aşağıda bulabilirsiniz. Aşağıda hangi özelliklerin görünmesini istediğinizi seçip kaydedin veya sayfayı yenileyin.
Tüm Renkler Ne Anlama Geliyor?
Turuncu ve mavi, görselleştirme sırasında biraz farklı şekillerde kullanılır. Ancak turuncu renk genellikle negatif değerleri, mavi ise pozitif değerleri gösterir.
Veri noktaları (küçük dairelerle temsil edilir) başlangıçta turuncu veya mavi renkte olur ve bu renkler pozitif bir, negatif bir noktaya karşılık gelir.
Gizli katmanlarda çizgiler, nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıklarına göre renklendirilir. Mavi, pozitif bir ağırlığı gösterir; yani ağ, nöron çıkışını verilen şekilde kullanır. Turuncu çizgi, ağın negatif ağırlık aldığını gösterir.
Çıkış katmanında noktalar orijinal değerlerine bağlı olarak turuncu veya mavi renkte olur. Arka plan rengi, ağın belirli bir alan için tahminlerini gösterir. Rengin yoğunluğu, tahminin ne kadar güvenilir olduğunu gösterir.
Hangi Kitaplığı Kullanıyorsunuz?
Çok küçük bir nöral ağ kitaplığı yazdık bir arada kullanma imkanınız da var. Gerçek hayattaki uygulamalar için TensorFlow kitaplığını açın.
Kredi
Bu içerik Daniel Smilkov ve Shan Carter tarafından yaratıldı. Bu, birçok kişinin önceki çalışmalarının devamıdır. En önemlisi, Andrej Karpathy'nin dönşnet.js demosu ve Chris Olah'ın nöral ağlarla ilgili makaleleri. Ayrıca D. Orijinal fikir için Sculley, Fernanda Viégas, Martin Wattenberg ve diğer Geri bildirim ve rehberlik almak için Big Picture ve Google Brain ekiplerine ulaşabilirsiniz.