Percep.. Ney! Ne demiştin?
Perceptron efendim o perceptron, yani beyindeki bir sinir hücresi olan nöronların matematiksel olarak bilgisayar ortamında canlandırıldığı ve öğrenen basit bir hücreye dönüştürüldüğü sanal birim demek oluyor. Perceptronların çalışma mantığına geçmeden ateyizleri uyaralım bu metin iman içermektedir. Sonra tanrı vardıydı yoktuydu muhabbetine girmesinler benimle. Allahım ne de güzel yaratıyor nöronu. Hakikaten ibretlik bi durum. Şimdi bu durumdan bize düşen ibreti almamız için nasıl bir teknolojisi olduğuna bakalım nöronların.
Nörona dair internetteki en basit fotoğraf bu ancak sizi buradan ötesi de ilgilendirmiyor perceptronu anlamak için. Kısaca özet geçecek olursak sitoplazmanın yoğun olduğu, çevresini dendritlerin sardığı asıl nöron yapısı ve buna ek olarak diğer sinir hücreleriyle iletişimde bulunmak için kullanacağı ve tabiri caizse bahçe hortumu gibi uzatılmış bir aksondan oluşur nöron. (Yoksa biz mi hortumlarımızı akson gibi uzatıyoruz ha? Yine zehir gibiyim)
Burada işler şöyle ilerler:
1- Nörona dendritlerden birçok sinyal gelir.
2- Nöron bu gelen sinyalleri öğrenilebilen ve geliştirilebilen kurallara göre işler
3- Sonuçta aldığı kararı aksondan diğer hücreye iletir.
Yani nöronumuz kendisine gelen çokça sinyali tek çıkışa çevirebilmiştir. Şimdi de Perceptronun yapısına bir bakalım!
Burada gördüklerimiz aslında nörona çok benziyor. Inputs yazan yer nöronumuza dendritler üzerinden bağlanmış birden fazla girişi temsil ediyor. Kesikli çizgiyle belirli alan ise nöronumuzun -tabiri caiz ise- kendi vücudu oluyor. Ek olarak ben söylemeden sizin zaten anladığınız biçimde Output kısmı da aksonu (yani tek çıkışı) temsil ediyor.
Burada işler şöyle ilerler:
1- Nörona dendritlerden birçok sinyal gelir.
2- Nöron bu gelen sinyalleri öğrenilebilen ve geliştirilebilen kurallara göre işler
3- Sonuçta aldığı kararı aksondan diğer hücreye iletir.
Yani nöronumuz kendisine gelen çokça sinyali tek çıkışa çevirebilmiştir. Şimdi de Perceptronun yapısına bir bakalım!
Temel Perceptron Yapısı
Adım adım bakalım nasıl işliyor Perceptron:
1- Input alınır.
2- Inputlar kendi weightleriyle çarpılır.
3- Tüm input*weightler toplanır.
4- Bu toplam işlem çıktısıdır.
Böylece birçok giriş, tek çıkışta işlenmiş oldu. Burada 2. adım nöron çalışma aşamalarından 2 numaraya denk geliyor. (Öğrenilebilir bir kurala göre işleme)
Inputun kendi Weight'i mı? Ben onun ağırlık demek olduğunu sanıyordum.
Tam olarak da öyle, ağırlık anlamına geliyor. Ancak normalde bildiğimizden biraz farklıca bir ağırlık. Daha sonra çok daha detaylı göreceğiz bu konuları, ondan kendinizi kasmayın. Kaldı ki işin kasılınacak bir yanı da yok. Basitçe anlatayım.
Bilirsiniz nöron olmak zordur, her yerden bilgi gelecek de, sen bunu işleyeceksin de, bir de çıkış oluşturacaksın. Ohooo uzun iş. Bunu bilgisayarda canlandırması da daha ikircikli. Bu işlemi kolaylaştırma adına -1 ile 1 arasında değer alabilen (küsürlü yada değil) bir sayı alır ve bunu input ile çarparız.
Her input kanalının bir weight i vardır. Gelen veri o kanala has ağırlık ile çarpılır ardından tüm bu sonuçları toplanıp çıkışa iletilir. İşte ağırlıkları da bu amaçla kullanırız.
-Hakkını helal et, Alper
Konuyla ilgili kafa kurcalayan yada yazıda net anlaşılmayan noktaları lütfen yorum olarak belirtin.
Konu Dışı Yüz ifadelerini GösterYüz ifadelerini gizle
Not: Yalnızca bu blogun üyesi yorum gönderebilir.