Derin öğrenme

Vikipedi, özgür ansiklopedi

Derin öğrenme (aynı zamanda derin yapılandırılmış öğrenme, hiyerarşik öğrenme ya da derin makine öğrenmesi) bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.

Yani en az bir adet yapay sinir ağının (YSA) kullanıldığı ve birçok algoritma ile, bilgisayarın eldeki verilerden yeni veriler elde etmesidir.

Derin öğrenme gözetimli, yarı gözetimli veya gözetimsiz olarak gerçekleştirilebilir.[1] Derin yapay sinir ağları pekiştirmeli öğrenme yaklaşımıyla da başarılı sonuçlar vermiştir.[2] Yapay sinir ağları , biyolojik sistemlerdeki bilgi işleme ve dağıtılmış iletişim düğümlerinden esinlenilmiştir. Yapay sinir ağlarının biyolojik beyinlerden çeşitli farklılıkları vardır. Özellikle , sinir ağları statik ve sembolik olma eğilimindeyken , çoğu canlı organizmanın biyolojik beyni dinamik(plastik) ve analogtur.[3][4][5]

Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]

  1. ^ Bengio, Yoshua; LeCun, Yann; Hinton, Geoffrey (2015). "Deep Learning". Nature. 521 (7553). ss. 436-444. Bibcode:2015Natur.521..436L. doi:10.1038/nature14539. 
  2. ^ Francois-Lavet, Vincent (2018). "An Introduction to Deep Reinforcement Learning". Foundations and Trends in Machine Learning. 11 (3–4). ss. 219-354. doi:10.1561/2200000071. 
  3. ^ Marblestone, Adam H.; Wayne, Greg; Kording, Konrad P. (2016). "Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience". Frontiers in Computational Neuroscience. 10: 94. arXiv:1606.03813. Bibcode:2016arXiv160603813M. doi:10.3389/fncom.2016.00094. PMC 5021692. PMID 27683554. S2CID 1994856.
  4. ^ Olshausen, B. A. (1996). "Emergence of simple-cell receptive field properties by learning a sparse code for natural images". Nature. 381 (6583): 607–609. Bibcode:1996Natur.381..607O. doi:10.1038/381607a0. PMID 8637596. S2CID 4358477.
  5. ^ Bengio, Yoshua; Lee, Dong-Hyun; Bornschein, Jorg; Mesnard, Thomas; Lin, Zhouhan (13 February 2015). "Towards Biologically Plausible Deep Learning". arXiv:1502.04156 [cs.LG].