YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Ağırlık (Weight)
Weight
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Ağırlık, yapay sinir ağlarında bir girdinin bir sonraki nöronun çıktısına olan etkisini, önem derecesini ve bağlantı gücünü belirleyen öğrenilebilir matematiksel katsayıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiYapay zekânın 'öğrenmesi', aslında bu ağırlıkların verideki örüntülere göre en uygun değerlere ayarlanması sürecidir. Bir modelin sahip olduğu 'hafıza' ve bilgi bu ağırlık matrislerinde saklanır.
Çalışma mantığı: Eğitim başlangıcında ağırlıklar genellikle rastgele küçük sayılar olarak atanır (Weight Initialization). Eğitim süresince yapılan tahmin hataları geriye yayılım algoritması ile ağırlıklara dağıtılır ve gradyan inişi ile güncellenir.
Kullanım alanları: Tüm yapay sinir ağları, derin öğrenme modelleri ve Regression)">doğrusal regresyon/lojistik regresyon katsayıları.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Ağırlıkların çok büyük olması aşırı öğrenmeye (overfitting) veya gradyan patlamasına (exploding gradient); çok küçük olması ise öğrenmenin durmasına (vanishing gradient) neden olabilir.
Çalışma mantığı: Eğitim başlangıcında ağırlıklar genellikle rastgele küçük sayılar olarak atanır (Weight Initialization). Eğitim süresince yapılan tahmin hataları geriye yayılım algoritması ile ağırlıklara dağıtılır ve gradyan inişi ile güncellenir.
Kullanım alanları: Tüm yapay sinir ağları, derin öğrenme modelleri ve Regression)">doğrusal regresyon/lojistik regresyon katsayıları.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Ağırlıkların çok büyük olması aşırı öğrenmeye (overfitting) veya gradyan patlamasına (exploding gradient); çok küçük olması ise öğrenmenin durmasına (vanishing gradient) neden olabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBir yapay sinir ağı katmanındaki nöronlar arası bağlantının gücünü temsil eden, optimizasyon sürecinde kayıp fonksiyonunu minimize edecek şekilde güncellenen serbest parametredir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir evin fiyatını tahmin ederken model, evin metrekaresine yüksek bir pozitif ağırlık (ör. +1500) atarken, binanın yaşına negatif bir ağırlık (ör. -300) vererek büyüklüğün fiyatı artırdığını, yaşın ise düşürdüğünü öğrenir.