1.
bir çeşit yapay sinir ağı. birbirine simetrik olarak bağlanmış, adına düğüm (node) denen ve beynimizdeki nöronların çalışmasına benzer şekilde iş yapan birimlerden oluşur. düğümler birbirleriyle bağlantı kurabilir.
düğümler iki katmandan oluşur. görünür katman, girdi katmanıdır ve diğer nöronlarla iletişim kurar. gizli katman ise aldığı bilgileri işler, yani esas sinir ağıdır. bağlı iki düğümün aralarında iletişim kurabilmesi için belirli bir yön yoktur; her iki yöne doğru da iletişim kurabilirler. bu aşamalarda, düğümlerin birbiriyle kuracağı iletişim olasılıkları düşük ya da yüksek olabilir. sürecin tekrarlı şekilde gerçekleşmesi sonucunda makine, belirli kalıpları tanımayı öğrenir ve üzerinde çalıştığı veriler için olasılık dağılımını hesaplar. yani girdiye göre, gerçekleşmesi en yüksek durumları görür. ayrıca tanımayı öğrendiği kalıplardan yola çıkarak kendisi de benzer kalıplar üretebilir.
işlemler "contrastive divergence" (kısaca cd) olarak anılan bir süreçte gerçekleşir. makine, öngörülerini gerçek çıktılarla kıyaslar ve buna bağlı olarak, öngörülerle çıktılar arasındaki farkı azaltmaya yönelik şekilde, giriş parametrelerini ayarlayabilir. tüm bunlar, zaman içerisinde makinenin, çıktılar hakkındaki öngörülerinin doğruluğunu artıracak şekilde uzmanlaşmasını sağlar. çalışmalar yapay zekâ alanında, sınıflandırma, regresyon, iş birlikçi filtreleme gibi yöntemlerde kullanılır.
düğümler iki katmandan oluşur. görünür katman, girdi katmanıdır ve diğer nöronlarla iletişim kurar. gizli katman ise aldığı bilgileri işler, yani esas sinir ağıdır. bağlı iki düğümün aralarında iletişim kurabilmesi için belirli bir yön yoktur; her iki yöne doğru da iletişim kurabilirler. bu aşamalarda, düğümlerin birbiriyle kuracağı iletişim olasılıkları düşük ya da yüksek olabilir. sürecin tekrarlı şekilde gerçekleşmesi sonucunda makine, belirli kalıpları tanımayı öğrenir ve üzerinde çalıştığı veriler için olasılık dağılımını hesaplar. yani girdiye göre, gerçekleşmesi en yüksek durumları görür. ayrıca tanımayı öğrendiği kalıplardan yola çıkarak kendisi de benzer kalıplar üretebilir.
işlemler "contrastive divergence" (kısaca cd) olarak anılan bir süreçte gerçekleşir. makine, öngörülerini gerçek çıktılarla kıyaslar ve buna bağlı olarak, öngörülerle çıktılar arasındaki farkı azaltmaya yönelik şekilde, giriş parametrelerini ayarlayabilir. tüm bunlar, zaman içerisinde makinenin, çıktılar hakkındaki öngörülerinin doğruluğunu artıracak şekilde uzmanlaşmasını sağlar. çalışmalar yapay zekâ alanında, sınıflandırma, regresyon, iş birlikçi filtreleme gibi yöntemlerde kullanılır.
devamını gör...