YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Geriye Yayılım (Backpropagation)
Backpropagation
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Geriye yayılım, yapay sinir ağlarında çıkıştaki hatayı hesaplayıp zincir kuralı yardımıyla çıkıştan girişe doğru katman katman ileterek ağırlıkların güncellenmesini sağlayan temel eğitim algoritmasıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiModern derin öğrenmenin arkasındaki en devrimsel algoritmalardan biridir. 1980'lerde Geoffrey Hinton ve arkadaşları tarafından popülerleştirilmiştir. Ağın her bir ağırlığının toplam hataya ne kadar katkıda bulunduğunu hesaplar.
Çalışma mantığı: İki ana adımdan oluşur: İleri yayılımda (Forward Pass) girdi verilir ve tahmin üretilip kayıp hesaplanır. Geri yayılımda (Backward Pass) kalkülüsteki zincir kuralı (Chain Rule) kullanılarak her ağırlığa göre kısmi türev (gradyan) alınır ve ağırlıklar hata yönünün tersine güncellenir.
Kullanım alanları: Çok katmanlı yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve transformatör mimarilerinin eğitimi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Çok derin ağlarda gradyanların katmanlar boyunca sıfıra yaklaşması (Vanishing Gradient) veya sonsuza ıraksaması (Exploding Gradient) eğitim stabilitesini bozabilir.
Çalışma mantığı: İki ana adımdan oluşur: İleri yayılımda (Forward Pass) girdi verilir ve tahmin üretilip kayıp hesaplanır. Geri yayılımda (Backward Pass) kalkülüsteki zincir kuralı (Chain Rule) kullanılarak her ağırlığa göre kısmi türev (gradyan) alınır ve ağırlıklar hata yönünün tersine güncellenir.
Kullanım alanları: Çok katmanlı yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve transformatör mimarilerinin eğitimi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Çok derin ağlarda gradyanların katmanlar boyunca sıfıra yaklaşması (Vanishing Gradient) veya sonsuza ıraksaması (Exploding Gradient) eğitim stabilitesini bozabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaKayıp fonksiyonunun ağ parametrelerine göre kısmi türevlerini kalkülüsün zincir kuralı ile hesaplayan ve gradyan tabanlı optimizasyon yöntemlerine girdi sağlayan verimli algoritmadır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir el yazısı tanıma ağında '8' rakamı '3' olarak yanlış tahmin edildiğinde, geriye yayılım hatanın hangi katmandaki nöronlardan kaynaklandığını geriye doğru hesaplar ve bu nöronların bağlantılarını düzeltir.