Skip to main content

Geri Yayılım Algoritması’na Matematiksel Yaklaşım

Geri Yayılım Algoritması

Bir yapay sinir ağı, her birinde özel hesaplamaların yapıldığı nöronlardan oluşmaktadır ve bu nöronların özelleştiği 3 tür katmandan bahsedilmektedir. Bunlar; girdi katmanı, gizli katman ve çıktı katmanıdır. Girdi katmanı, göreve özel olarak türü değişen verilerin sinir ağına sunulduğu katmandır. Veriler, bir ses kaydı (Doğal Dil İşleme), bir görüntü (Görüntü İşleme) veya bir metin (Duygu Analizi) gibi farklı türlerde olabilir.

i = \begin{bmatrix}i_1&i_2&i_3\end{bmatrix}

Verinin türüne göre, yapay sinir ağının gerçekleştireceği işlemler farklılık gösterecektir. Örneğin bir görüntü verisinde, öncelikle renk ayrıştırma veya nesnelerin kenarlarını ayırt etme işlemleri yapılırken; metinsel bir veride öncelikle kelimeleri köklerine ayrıştırma işlemi gerçekleştirilir.

Bir sinir ağındaki katmanlar arasında, her bir katmandaki nöronu bir sonraki katmandaki nöronlara bağlayan bağlantılar ve her bir bağlantının sayısal olarak bir değeri vardır. Bu değerlere ağırlık denir.

 

W_{ig}=\begin{bmatrix}w_{i1g1}&w_{i1g2}&w_{i1g3}&w_{i1g4}\\w_{i2g1}&w_{i2g2}&w_{i2g3}&w_{i2g4}\\w_{i3g1}&w_{i3g2}&w_{i3g3}&w_{i3g4}\end{bmatrix}

W_{gk}=\begin{bmatrix}w_{g1k1}&w_{g1k2}&w_{g1k3}&w_{g1k4}\\w_{g2k1}&w_{g2k2}&w_{g2k3}&w_{g2k4}\\w_{g3k1}&w_{g3k2}&w_{g3k3}&w_{g3k4}\\w_{g3k1}&w_{g3k2}&w_{g3k3}&w_{g3k4}\end{bmatrix}

W_{ko}=\begin{bmatrix}w_{k1o1}&w_{k1o2}\\w_{k2o1}&w_{k2o2}\\w_{k3o1}&w_{k3o2}\\w_{k4o1}&w_{k4o2}\end{bmatrix}

 

Ağırlık değerleri, bağlı oldukları her bir nöronun, eğitimin sonucunda alınacak çıktı değeri için ne kadar öneme sahip olduğunu gösterir. Devamını Oku

Mini Otonom Araç Yarışması Başlıyor!

Başvurmadıysanız, çok az zaman kaldı!

Mini Otonom Araç Yarışması, Bilkent Cyberpark, NVIDIA ve MIT Beawer Works ana sponsorluğunda Open Zeka tarafından düzenlenmektedir. Bilkent Cyberpark yarışma kapsamında organizasyon çalışmaları, eğitimde kullanılacak alanlar ve hizmetler konusunda destek sağlamaktadır. NVIDIA ise Derin Öğrenme Kurumu bünyesinde yapay zeka eğitimleri için gerekli altyapı ve kart bağışı ile destek sağlamaktadır. MIT Beaver Works yarışmada kullanılacak dokümanlar konusunda destek vermektedir.

Yarışma hakkında daha fazla bilgi almak için: https://openzeka.com/marc/

OpenZeka MARC – Mini Otonom Araç Yarışması Duyurusu

Yarışmayı kimler düzenliyor?

Yarışma, NVIDIA ana sponsorluğunda Open Zeka tarafından düzenlenmektedir.

Yarışmaya kimler katılabilir?

  • Lise öğrencileri
  • Üniversite öğrencileri
  • Otonom araç meraklıları

Yarışma kategorileri;

  • Üniversite Ligi
  • Lise Ligi
  • Otonom Sistem Geliştirici Ligi

Yarışmanın amacı;

  • En son teknoloji ürünü sensör ve yapay zeka algoritmalarını kullanmak ve uygulama geliştirmek,
  • Takım çalışması ve takımlara arası etkileşim kültürünü artırmak,
  • Kendine güvenen ve robotik alanında ülkemizi temsil edecek genç girişimcileri yetiştirmektir.

Bu yarışmaya katılan takımlara yarışmada kullanılacak mini otonom aracın tasarımı ve yapay zeka algoritmalarının kullanımı konusunda ücretsiz eğitim verilecektir.

Open Zeka, bu yarışmayla yakın gelecekte hayatın her alanında yer bulacak otonom sistemleri tasarlama ve algoritma geliştirme seviyesini lise düzeyine indirerek ülkemizde teknoloji firmalarının ihtiyaç duyacağı otonom sistemleri geliştirebilen insan kaynağını oluşmasına katkı sağlamayı hedeflemektedir.

Başvuru ve detaylı bilgi için: https://openzeka.com/marc/