Sinir Ağı Nasıl Öğrenir?
Tek bir yapay nörondan öğrenen bir ağa
Özet
Yapay bir nöron, girişlerini ağırlıklarla çarpıp toplayan ve sonuca göre "evet" ya da "hayır" diyen basit bir hesap birimidir. Ağırlıkları değiştirmek, nöronun neye "evet" dediğini değiştirir. Öğrenme, ağırlıkları hatayı azaltacak yönde adım adım ayarlamaktır. Nöronları katmanlar halinde bağlayınca ağ, tek bir nöronun asla ayıramayacağı karmaşık örüntüleri ayırt edebilir.
Detay
İlk yapay nöron modelini 1943'te Warren McCulloch ile Walter Pitts önerdi; 1958'de Frank Rosenblatt bunu öğrenebilen bir makineye, algılayıcıya (perceptron) dönüştürdü. 1969'da Marvin Minsky ve Seymour Papert, tek katmanlı bir ağın ÖZEL VEYA gibi basit bir örüntüyü bile öğrenemeyeceğini gösterdi. Çözüm, nöronları katmanlar halinde dizmek ve her ağırlığın hatadaki payını hesaplayan geri yayılım yöntemiydi; 1986'da Rumelhart, Hinton ve Williams'ın makalesiyle yaygınlaştı. 2012'den sonra büyük veri ve güçlü grafik işlemcilerle "derin" ağlar görüntü tanımadan dil modellerine kadar yapay zekânın temeli oldu. 2024 Nobel Fizik Ödülü bu alandaki öncü çalışmaları için John Hopfield ile Geoffrey Hinton'a verildi.
Sinir Ağı Nasıl Öğrenir? Değerlendirmesi
Bu içeriği nasıl buldunuz? Yıldızlara tıklayarak puanınızı bırakabilirsiniz.
Yorum ve Değerlendirme Yap
Yorum yazmak ve puan vermek için giriş yapın. Üyelik ücretsizdir.