Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)

0
60

Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), görsel verileri işleyerek ortak özellikler üzerinden nesneleri ayırt etme gücüne sahip olan evrişimsel bir ağ olarak karşımıza çıkmaktadır. Örneğin; Facebook’ta yer alan eklediğiniz fotoğraflardan kişi analizi yapma özelliği ve Google görsellerde yer alan eklediğiniz görseli ve ona benzer görselleri bulma özelliği bu yapay sinir ağları sayesinde gerçekleştirilmektedir. 

Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), Beynimiz gördüğü nesneleri işlerken istemsiz bir şekilde çeşitli özellikler açısından sıralamaktadır. Örneğin; Bir hayvanın kedi mi yoksa köpek mi olduğunu algılamaya çalışırken çeşitli özelliklerin yansımalarını görsel üzerinde test ederek sinir ağlarımızı kullanırız. Konvolüsyonel sinir ağı ile makinelerin bu görseli algılama üzerindeki yeteneğimizi kullanabilmelerine olanak sağlanmıştır. 

Konvolüsyonel Sinir Ağlarının Yapısı Nasıldır?

Konvolüsyonel sinir ağları, birden fazla katmandan oluşarak giriş verilerini çıkış verilerine bağlamaktadır. Genellikle bir resim üzerinden veya bir video üzerinden nesne taraması, nesneleri kümeleştirme ve benzerini bulma gibi işlemleri gerçekleştirmektedir. Bu ağı aktif hale getirebilmek için çeşitli parametrelerden ve sinir ağlarının oluşumunda katkı sağlayan kütüphanelerden istifade edilmektedir. 

Giriş verileri oluşturulduktan sonra çeşitli katmanlar sayesinde filtreleme özelliği gerçekleştirilmektedir. Filtrelemeler matris hesabı ile ifade edilmekte ve çıktı verisi oluşturulurken tek bir matris elde edilmektedir. 5 farklı katman oluşturularak veriler incelenmektedir. 

Kısaca bahsetmek gerekirse: 

Convolutional Layer, sisteme eklemiş olduğunuz görsel üzerindeki özellikleri saptamak için oluşturulan bir katmandır. Non-Linearity Layer katmanı ile de doğrusal olmayanlık sisteme tanıtılmaktadır. Pooling (Downsampling) Layer sayesinde görselde yer alan ağırlık azaltılmaya çalışılır ve azaltılan bu ağırlık doğrultusunda resmin parametrelere uygunluğu test edilir. Flattening Layer çıktı verisini oluşturabilmek maksadı ile gerekli olan verilerin hazırlandığı katmandır. Fully-Connected Layer ile de sınıflama gerçekleştirilmektedir. 

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)

Konvolüsyonel Sinir Ağı Nasıl Çalıştırılır?

Konvolüsyonel sinir ağları, resim veya videoların input edilerek makineye aktarılması ile çalışmaya başlamaktadır. Bu veriler alınırken matris formatına sokularak sisteme aktarılmaktadır. Resmin derinliği matris değeri üzerinde ifade edilmektedir. Görselin renk özelliklerine göre bu derinlik farklı ifadeler de almaktadır. 

Matris özellikleri sayesinde çeşitli filtreler uygulanabilmektedir. Uygulanan bu filtreler sonrasında görselde aranan özellikler yapılan karşılaştırmalar sonucunda ortaya konmaktadır. Katmanlar üzerine getirilen filtreler çeşitli parametreler yardımı ile görseli incelemektedir. İncelendikten sonra görsel çeşitli kategoriler içerisine sokulabilir. 

Kullanılacak filtreler kişiler tarafından seçilir veya kütüphane üzerinden aktarılan veriler yardımıyla uygulanır. Uygulanan filtreler sayesinde görsel hangi kategoride değerlendirilecekse o özellikler açısından bir değerlendirmeye tabi tutulur ve çıktı verisi doğrultusunda tahmini değerler ifade edilir. 

Konvolüsyonel sinir ağları sayesinde görseller kategorize edilerek bir veri tabanının oluşturulması sağlanabilir. Bu veri tabanı ile görsellerin çeşitli özellikleri ortaya konur. Bu özellikler üzerinden sınıflandırma yapılarak tahmini sonuçlar oluşturulur. Facebook’un ve Google’ın kullandığı sinir ağı da böyle oluşturulmuştur. Çıktı verisi sayesinde makineye aktardığınız görselin bir insan mı yoksa bir hayvan mı olduğu, bu insanın kim olduğu veya ona benzer insanların nasıl göründüğü ortaya konabilir. 

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)
https://pythondunyasi.com/yapay-zeka-ve-derin-ogrenme/

Bir Cevap Yazın

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.