YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Derin Sinir Ağları (Deep Neural Networks - DNN)
Deep Neural Networks (DNN)
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Derin Sinir Ağları (DNN), girdi ve çıktı katmanları arasında ikiden fazla gizli katman barındıran ve verideki yüksek düzeyli soyut temsilleri öğrenebilen çok katmanlı yapay sinir ağı mimarisidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiModern derin öğrenme çağını başlatan mimaridir. Geleneksel makine öğrenmesinin aksine, insan eliyle öznitelik mühendisliği yapmaya gerek duymadan ham veriden doğrudan öğrenir.
Çalışma mantığı: Çok sayıda gizli katmanın art arda dizilmesiyle oluşturulur. Her katman bir önceki katmanın çıktısını alıp daha soyut ve karmaşık bir temsile dönüştürür. Büyük veri ve GPU hesaplama gücüyle birlikte eğitilir.
Kullanım alanları: Karmaşık konuşma tanıma sistemleri, otonom araç algılama platformları, protein katlanması tahminleri ve biyometri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Eğitilmesi için devasa miktarda etiketli veriye ve yüksek işlemci/GPU gücüne ihtiyaç duyar; iç işleyişinin yorumlanması zordur.
Çalışma mantığı: Çok sayıda gizli katmanın art arda dizilmesiyle oluşturulur. Her katman bir önceki katmanın çıktısını alıp daha soyut ve karmaşık bir temsile dönüştürür. Büyük veri ve GPU hesaplama gücüyle birlikte eğitilir.
Kullanım alanları: Karmaşık konuşma tanıma sistemleri, otonom araç algılama platformları, protein katlanması tahminleri ve biyometri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Eğitilmesi için devasa miktarda etiketli veriye ve yüksek işlemci/GPU gücüne ihtiyaç duyar; iç işleyişinin yorumlanması zordur.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaÇoklu non-lineer gizli katman hiyerarşisi ile evrensel fonksiyon yaklaşımı (Universal Approximation) gerçekleştiren derin yapay sinir ağı mimarisidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoAkustik ses dalgalarını alıp onlarca katmandan geçirerek doğrudan kelimelere ve cümlelere dönüştüren sesli asistan motoru bir DNN mimarisidir.