{"id":476437,"date":"2023-08-09T07:29:55","date_gmt":"2023-08-09T07:29:55","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:12:44","modified_gmt":"2023-09-05T11:12:44","slug":"convolutional-neural-networks-cnn","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/tr\/wiki\/convolutional-neural-networks-cnn\/","title":{"rendered":"Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131 (CNN)"},"content":{"rendered":"

Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131 (CNN), bilgisayarl\u0131 g\u00f6rme ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme alan\u0131nda devrim yaratan bir derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 s\u0131n\u0131f\u0131d\u0131r. G\u00f6rsel verileri i\u015flemek ve tan\u0131mak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f \u00f6zel bir yapay sinir a\u011f\u0131 t\u00fcr\u00fcd\u00fcr; bu da onlar\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma, nesne alg\u0131lama ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc olu\u015fturma gibi g\u00f6revlerde ola\u011fan\u00fcst\u00fc etkili k\u0131lar. CNN'lerin ard\u0131ndaki temel fikir, insan beyninin g\u00f6rsel i\u015flemesini taklit ederek, otomatik olarak \u00f6\u011frenmelerine ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerden hiyerar\u015fik desenleri ve \u00f6zellikleri \u00e7\u0131karmalar\u0131na olanak sa\u011flamakt\u0131r.<\/p>\n

Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131n\u0131n (CNN) K\u00f6keninin Tarihi<\/h2>\n

CNN'lerin ge\u00e7mi\u015fi, alg\u0131lay\u0131c\u0131 olarak bilinen ilk yapay sinir a\u011f\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesiyle 1960'lara kadar uzanabilir. Ancak CNN'lerin temelini olu\u015fturan evri\u015fimli a\u011f kavram\u0131 1980'li y\u0131llarda ortaya \u00e7\u0131km\u0131\u015ft\u0131r. 1989'da Yann LeCun, di\u011ferleriyle birlikte, CNN'lerin ilk ba\u015far\u0131l\u0131 uygulamalar\u0131ndan biri olan LeNet-5 mimarisini \u00f6nerdi. Bu a\u011f \u00f6ncelikle el yaz\u0131s\u0131 rakam tan\u0131ma i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131 ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015flemede gelecekteki geli\u015fmelerin temelini att\u0131.<\/p>\n

Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131 (CNN) Hakk\u0131nda Detayl\u0131 Bilgi<\/h2>\n

CNN'ler insan\u0131n g\u00f6rsel sisteminden, \u00f6zellikle de g\u00f6rsel korteksin organizasyonundan ilham almaktad\u0131r. Her biri giri\u015f verileri \u00fczerinde belirli i\u015flemleri ger\u00e7ekle\u015ftirmek \u00fczere tasarlanm\u0131\u015f birden fazla katmandan olu\u015furlar. Tipik bir CNN mimarisindeki ana katmanlar \u015funlard\u0131r:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Giri\u015f Katman\u0131:<\/strong> Bu katman ham g\u00f6r\u00fcnt\u00fc verilerini girdi olarak al\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Evri\u015fimsel Katman:<\/strong> Evri\u015fim katman\u0131 bir CNN'nin kalbidir. Giri\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc \u00fczerinde kayan ve evri\u015fimler yoluyla yerel \u00f6zellikleri \u00e7\u0131karan birden fazla filtreden (\u00e7ekirdek olarak da adland\u0131r\u0131l\u0131r) olu\u015fur. Her filtre, kenarlar veya dokular gibi belirli desenlerin alg\u0131lanmas\u0131ndan sorumludur.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Aktivasyon Fonksiyonu:<\/strong> Evri\u015fim i\u015fleminden sonra, a\u011fa do\u011frusal olmama \u00f6zelli\u011fini kazand\u0131rmak i\u00e7in \u00f6\u011fe baz\u0131nda bir aktivasyon i\u015flevi (genellikle ReLU - D\u00fczeltilmi\u015f Do\u011frusal Birim) uygulan\u0131r ve bu da a\u011f\u0131n daha karma\u015f\u0131k modelleri \u00f6\u011frenmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Havuzlama Katman\u0131:<\/strong> Havuzlama katmanlar\u0131 (genellikle maksimum havuzlama), temel bilgileri korurken verilerin uzamsal boyutlar\u0131n\u0131 azaltmak ve hesaplama karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    Tamamen Ba\u011fl\u0131 Katman:<\/strong> Bu katmanlar, \u00f6nceki katmandaki t\u00fcm n\u00f6ronlar\u0131 mevcut katmandaki her n\u00f6rona ba\u011flar. \u00d6\u011frenilen \u00f6zellikleri bir araya getirirler ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma veya di\u011fer g\u00f6revler i\u00e7in son karar\u0131 verirler.<\/p>\n<\/li>\n

  6. \n

    \u00c7\u0131k\u0131\u015f Katman\u0131:<\/strong> Son katman, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131 i\u00e7in bir s\u0131n\u0131f etiketi veya g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00fcretimi i\u00e7in bir dizi parametre olabilen a\u011f\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 \u00fcretir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131n\u0131n (CNN) \u0130\u00e7 Yap\u0131s\u0131<\/h2>\n

    CNN'lerin i\u00e7 yap\u0131s\u0131 ileri beslemeli bir mekanizmay\u0131 takip eder. Bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc a\u011fa beslendi\u011finde, e\u011fitim s\u00fcreci s\u0131ras\u0131nda geri yay\u0131l\u0131m yoluyla ayarlanan a\u011f\u0131rl\u0131klar ve sapmalar ile her katmandan s\u0131rayla ge\u00e7er. Bu yinelemeli optimizasyon, a\u011f\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerdeki \u00e7e\u015fitli \u00f6zellikleri ve nesneleri tan\u0131may\u0131 ve aralar\u0131nda ayr\u0131m yapmay\u0131 \u00f6\u011frenmesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n

    Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131n\u0131n (CNN) Temel \u00d6zelliklerinin Analizi<\/h2>\n

    CNN'ler, onlar\u0131 g\u00f6rsel veri analizi i\u00e7in son derece etkili k\u0131lan birka\u00e7 temel \u00f6zelli\u011fe sahiptir:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      \u00d6zellik \u00d6\u011frenimi:<\/strong> CNN'ler, ham verilerden hiyerar\u015fik \u00f6zellikleri otomatik olarak \u00f6\u011frenir ve manuel \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi ihtiyac\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      \u00c7eviri De\u011fi\u015fmezli\u011fi:<\/strong> Evri\u015fimsel katmanlar, CNN'lerin g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki konumlar\u0131na bak\u0131lmaks\u0131z\u0131n kal\u0131plar\u0131 tespit etmesine olanak tan\u0131yarak \u00e7eviri de\u011fi\u015fmezli\u011fi sa\u011flar.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Parametre Payla\u015f\u0131m\u0131:<\/strong> A\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n mekansal konumlar aras\u0131nda payla\u015f\u0131lmas\u0131, parametre say\u0131s\u0131n\u0131 azaltarak CNN'leri daha verimli ve \u00f6l\u00e7eklenebilir hale getirir.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Uzamsal Hiyerar\u015filer i\u00e7in Havuzlama:<\/strong> Havuzlama katmanlar\u0131, uzamsal boyutlar\u0131 giderek azaltarak a\u011f\u0131n farkl\u0131 \u00f6l\u00e7eklerdeki \u00f6zellikleri tan\u0131mas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<\/li>\n

    5. \n

      Derin Mimariler:<\/strong> CNN'ler, karma\u015f\u0131k ve soyut temsilleri \u00f6\u011frenmelerine olanak tan\u0131yan \u00e7ok katmanl\u0131, derin olabilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131n\u0131n T\u00fcrleri (CNN)<\/h2>\n

      CNN'ler, her biri belirli g\u00f6revler i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f \u00e7e\u015fitli mimarilere sahiptir. Baz\u0131 pop\u00fcler CNN mimarileri \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        LeNet-5:<\/strong> El yaz\u0131s\u0131 rakam tan\u0131ma i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f en eski CNN'lerden biri.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        AlexNet:<\/strong> 2012'de tan\u0131t\u0131lan bu, ImageNet B\u00fcy\u00fck \u00d6l\u00e7ekli G\u00f6rsel Tan\u0131ma Yar\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 (ILSVRC) kazanan ilk derin CNN'di.<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        VGGNet:<\/strong> A\u011f genelinde 3x3 evri\u015fimli filtreler kullanan, tekd\u00fcze mimarisiyle sadeli\u011fiyle bilinir.<\/p>\n<\/li>\n

      4. \n

        ResNet:<\/strong> \u00c7ok derin a\u011flarda ortadan kaybolan e\u011fim sorunlar\u0131n\u0131 gidermek i\u00e7in atlama ba\u011flant\u0131lar\u0131n\u0131 (art\u0131k bloklar) sunar.<\/p>\n<\/li>\n

      5. \n

        Ba\u015flang\u0131\u00e7 (GoogleNet):<\/strong> \u00c7ok \u00f6l\u00e7ekli \u00f6zellikleri yakalamak i\u00e7in farkl\u0131 boyutlarda paralel evri\u015fimlere sahip ba\u015flang\u0131\u00e7 mod\u00fcllerini kullan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

      6. \n

        MobilNet:<\/strong> Mobil ve g\u00f6m\u00fcl\u00fc cihazlar i\u00e7in optimize edilmi\u015f olup do\u011fruluk ve hesaplama verimlili\u011fi aras\u0131nda bir denge kurar.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Tablo: Pop\u00fcler CNN Mimarileri ve Uygulamalar\u0131<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
        Mimari<\/th>\nUygulamalar<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        LeNet-5<\/td>\nEl Yaz\u0131s\u0131 Rakam Tan\u0131ma<\/td>\n<\/tr>\n
        AlexNet<\/td>\nG\u00f6r\u00fcnt\u00fc S\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131<\/td>\n<\/tr>\n
        VGGNet<\/td>\nNesne tan\u0131ma<\/td>\n<\/tr>\n
        ResNet<\/td>\n\u00c7e\u015fitli g\u00f6revlerde Derin \u00d6\u011frenme<\/td>\n<\/tr>\n
        Ba\u015flang\u0131\u00e7<\/td>\nG\u00f6r\u00fcnt\u00fc Tan\u0131ma ve Segmentasyon<\/td>\n<\/tr>\n
        MobilNet<\/td>\nMobil ve G\u00f6m\u00fcl\u00fc Cihaz G\u00f6r\u00fc\u015f\u00fc<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131n\u0131 (CNN) Kullanma Yollar\u0131, Sorunlar ve \u00c7\u00f6z\u00fcmler<\/h2>\n

        CNN'lerin uygulamalar\u0131 \u00e7ok geni\u015ftir ve s\u00fcrekli geni\u015flemektedir. Baz\u0131 yayg\u0131n kullan\u0131m durumlar\u0131 \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          G\u00f6r\u00fcnt\u00fc S\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131:<\/strong> \u0130\u00e7eriklerine g\u00f6re g\u00f6rsellere etiket atama.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          Nesne Alg\u0131lama:<\/strong> Bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki nesnelerin tan\u0131mlanmas\u0131 ve konumland\u0131r\u0131lmas\u0131.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          Anlamsal Segmentasyon:<\/strong> Bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki her piksele bir s\u0131n\u0131f etiketi atamak.<\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          G\u00f6r\u00fcnt\u00fc Olu\u015fturma:<\/strong> Stil aktar\u0131m\u0131 veya GAN'lar (\u00dcretici Rekabet A\u011flar\u0131) gibi s\u0131f\u0131rdan yeni g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler olu\u015fturmak.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Ba\u015far\u0131lar\u0131na ra\u011fmen CNN'ler a\u015fa\u011f\u0131daki gibi zorluklarla kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131yad\u0131r:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            A\u015f\u0131r\u0131 uyum g\u00f6sterme:<\/strong> Model, e\u011fitim verilerinde iyi performans g\u00f6sterdi\u011finde ancak g\u00f6r\u00fcnmeyen verilerde k\u00f6t\u00fc performans g\u00f6sterdi\u011finde ortaya \u00e7\u0131kar.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            Hesaplama Yo\u011funlu\u011fu:<\/strong> Derin CNN'ler, belirli cihazlarda kullan\u0131mlar\u0131n\u0131 s\u0131n\u0131rlayan \u00f6nemli hesaplama kaynaklar\u0131 gerektirir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Bu sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in veri art\u0131rma, d\u00fczenlile\u015ftirme ve model s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma gibi teknikler yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n

            Ana \u00d6zellikler ve Di\u011fer Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar<\/h2>\n

            Tablo: CNN ve Geleneksel Sinir A\u011flar\u0131<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
            \u00d6zellikler<\/th>\nCNN'ler<\/th>\nGeleneksel NN'ler<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
            Giri\u015f<\/td>\n\u00d6ncelikle g\u00f6rsel veriler i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r<\/td>\nTablosal veya s\u0131ral\u0131 veriler i\u00e7in uygundur<\/td>\n<\/tr>\n
            Mimari<\/td>\nHiyerar\u015fik kal\u0131plar i\u00e7in uzmanla\u015fm\u0131\u015ft\u0131r<\/td>\nBasit, yo\u011fun katmanlar<\/td>\n<\/tr>\n
            \u00d6zellik M\u00fchendisli\u011fi<\/td>\nOtomatik \u00f6zellik \u00f6\u011frenme<\/td>\nManuel \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi gerekli<\/td>\n<\/tr>\n
            \u00c7eviri De\u011fi\u015fmezli\u011fi<\/td>\nEvet<\/td>\nHAYIR<\/td>\n<\/tr>\n
            Parametre Payla\u015f\u0131m\u0131<\/td>\nEvet<\/td>\nHAYIR<\/td>\n<\/tr>\n
            Uzamsal Hiyerar\u015filer<\/td>\nHavuzlama katmanlar\u0131n\u0131 kullan\u0131r<\/td>\nUygulanamaz<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

            CNN'lerle ilgili Perspektifler ve Gelecek Teknolojiler<\/h2>\n

            CNN'ler halihaz\u0131rda \u00e7e\u015fitli end\u00fcstriler ve alanlarda derin bir etki yaratt\u0131, ancak potansiyelleri t\u00fckenmekten \u00e7ok uzak. CNN'lerle ilgili gelece\u011fe y\u00f6nelik baz\u0131 perspektifler ve teknolojiler \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n

              \n
            1. \n

              Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Uygulamalar:<\/strong> Devam eden ara\u015ft\u0131rmalar, hesaplama gereksinimlerini azaltmaya ve kaynaklar\u0131 k\u0131s\u0131tl\u0131 cihazlarda ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalara olanak sa\u011flamaya odaklan\u0131yor.<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              A\u00e7\u0131klanabilirlik:<\/strong> CNN'leri daha yorumlanabilir hale getirerek kullan\u0131c\u0131lar\u0131n modelin kararlar\u0131n\u0131 anlamalar\u0131na olanak sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7aba sarf ediliyor.<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              \u00d6\u011frenimi Aktar:<\/strong> \u00d6nceden e\u011fitilmi\u015f CNN modellerine belirli g\u00f6revler i\u00e7in ince ayar yap\u0131labilir ve bu da kapsaml\u0131 e\u011fitim verilerine olan ihtiyac\u0131 azalt\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

            4. \n

              S\u00fcrekli \u00d6\u011frenme:<\/strong> CNN'lerin daha \u00f6nce \u00f6\u011frenilen bilgileri unutmadan s\u00fcrekli olarak yeni verilerden \u00f6\u011frenmesini sa\u011flamak.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Proxy Sunucular\u0131 Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131 (CNN) ile Nas\u0131l Kullan\u0131labilir veya \u0130li\u015fkilendirilebilir?<\/h2>\n

              Proxy sunucular\u0131 istemciler ile internet aras\u0131nda arac\u0131 g\u00f6revi g\u00f6rerek anonimlik, g\u00fcvenlik ve \u00f6nbellekleme yetenekleri sa\u011flar. Web'den veri al\u0131nmas\u0131n\u0131 gerektiren uygulamalarda CNN'leri kullan\u0131rken, proxy sunucular \u015funlar\u0131 yapabilir:<\/p>\n

                \n
              1. \n

                Veri toplama:<\/strong> Proxy sunucular\u0131, istekleri anonimle\u015ftirmek ve CNN'leri e\u011fitmek i\u00e7in g\u00f6r\u00fcnt\u00fc veri k\u00fcmelerini toplamak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/p>\n<\/li>\n

              2. \n

                Gizlilik korumas\u0131:<\/strong> Kullan\u0131c\u0131lar, istekleri proxy'ler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla y\u00f6nlendirerek, model e\u011fitimi s\u0131ras\u0131nda kimliklerini ve hassas bilgilerini koruyabilirler.<\/p>\n<\/li>\n

              3. \n

                Y\u00fck dengeleme:<\/strong> Proxy sunucular\u0131, gelen veri isteklerini birden fazla CNN sunucusuna da\u011f\u0131tarak kaynak kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize edebilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                \u0130lgili Ba\u011flant\u0131lar<\/h2>\n

                Evri\u015fimsel Sinir A\u011flar\u0131 (CNN) hakk\u0131nda daha fazla bilgi i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki kaynaklar\u0131 inceleyebilirsiniz:<\/p>\n