Nöronal sinir ağlarındaki ağırlık güncellemesi nasıl gerçekleşir?
Nöronal Sinir Ağlarındaki Ağırlık Güncellemesi
Nöronal sinir ağlarında ağırlık güncellemesi, öğrenme sürecinin temel bir parçasıdır. Bu işlem genellikle aşağıdaki adımlar izlenerek gerçekleştirilir:- Öncelikle çıktı hesaplanır: Sinir ağı, girdi verileriyle işlem yaparak bir çıktı üretir.
- Hata hesaplanır: Üretilen çıktı ile gerçek çıktı (hedef) arasındaki fark, hata olarak tanımlanır.
- Geri yayılım: Hata, ağdaki her bir nöron için geriye doğru yayılır ve her nöronun katkısı belirlenir.
- Ağırlık güncellemesi: Hata ve öğrenme oranı kullanılarak, ağırlıklar güncellenir. Bu, genellikle şu formülle yapılır:
w' = w + η * ∇E
Burada w mevcut ağırlık, η öğrenme oranı ve ∇E hata gradyanı anlamına gelir.
Aynı kategoriden
- JavaScript’te async/await fonksiyonlarıyla try/catch bloğu kullanımının önemi nedir?
- Python programlama dilinde kullanılan if ve else ifadelerinin kullanımı nasıldır?
- Veri tabanı modelleme süreci nasıl işler?
- Veritabanı normalleştirmesi nedir?
- Yazılım geliştirme için en çok tercih edilen programlama dilleri hangileridir?
- Kapida odeme olan kitap siteleri?
- Veri tabanı yönetim sistemi (VTYS) nedir ve hangi alanlarda kullanılır?
- Hangi programlama dilleriyle başlayarak yazılım alanında temel oluşturabilirim?