Perceptron ogrenme nedir?

[Zeberus]

Perceptron öğrenme nedir?​

Perceptron (Algılayıcı), tek katmanlı bir yapay sinir ağının temel birimidir. Eğitilebilecek tek bir yapay sinir hücresinden oluşmaktadır. Denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Bir perceptron giriş değerleri, ağırlıklar ve sapma, ağırlıklı toplam ve aktivasyon işlevi olmak üzere dört bölümden oluşmaktadır.

Çok katmanlı algılayıcı nedir?​

Çok katmanlı perceptrons (Multilayer Perceptron), perceptrons olarak adlandırılan basit sinir hücreleri ağıdır. Temel fikir olan tek perceptron (single perceptron) ilk olarak 1958 yılında Rosenblatt tarafından tanıtılmıştır. Perceptron birçok değeri girdi olarak alıp tek bir çıktı üretir.

Dropout ne işe yarar?
Kısaca bahsedelim; Dropout Katmanı ; Ağ içindeki bazı bağlantıların kaldırılmasıyla eğitim performansı artacağı varsayılıyor. Dropout katmanına 0 dan büyük 1 den küçük bir oran veriyorsunuz. Eğitim esnasında bu oran miktarındaki bağlantıyı rastgele kapatıyor.

MLP Classifier nedir?​

Multi-layer Perceptron(MLP) yani Çok Katmanlı Algılayıcılar, Yapay Sinir Ağları’na olan ilgiyi hızlı bir şekilde artırmıştır. Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP) XOR Problemi’ni çözmek için yapılan çalışmalar sonucu ortaya çıkmıştır. MLP özellikle sınıflandırma ve genelleme yapma durumlarında etkin çalışır.

Hiperparametre nedir?​

Ne olması gerektiği, modeli tasarlayan kişiye bırakılmış, probleme, veri setine göre değişiklik gösteren parametreler hiper-parametre (hyperparameters) olarak adlandırılmaktadır. Modelin yüksek başarım sağladığı birbirinden farklı hiper parametre grupları olabilmektedir.
Dropout tekniği nedir?
Dropout tekniği genelde tam bağlı katmanlarda (fully-connected layer) sonra kullanılır. Dropout kullanılarak fully-connected layerlardaki bağlar koparılır. Böylece node’lar birbiri hakkında daha az bilgiye sahip olur ve bunun doğal sonucu olarak node’lar birbirlerinin ağırlık değişimlerinden daha az etkilenirler.
Çok katmanlı bir algılayıcı (MLP), bir dizi girdiden bir dizi çıktı üreten bir ileri beslemeli yapay sinir ağıdır. Bir MLP, giriş ve çıkış katmanları arasında yönlendirilmiş bir grafik olarak bağlanan birkaç giriş düğümü katmanı ile karakterize edilir. MLP, ağı eğitmek için geri propolüsyon kullanır.
Aktivasyon fonksiyonları nöronların toplam fonksiyonunda üretilen çıktıların nasıl bir değişimden geçmesi gerektiğini belirler. Genellikle yapay sinir ağı (YSA) modellerimizde kullandığımız aktivasyon fonksiyonları lineer(doğrusal) olamayan fonksiyonlardır.
Yapay Sinir Ağları kaça ayrılır?
Yapay sinir ağları üç ana katmanda incelenir; Giriş Katmanı, Ara (Gizli) Katmanlar ve Çıkış Katmanı.