Sinir Ağları ve Derin Öğrenme — XII : Genel Bakış

Sinir Ağı kurmanın ana adımları şunlardır:

1. Model yapısını tanımlayın (girdi özellikleri ve çıktıların sayısı gibi)
2. Modelin parametrelerini başlatın.
3. Döngüler

• Hatayı hesapla (İleri yayılım)
• Gradyanını hesapla (Geri yayılım)
• Parametreleri güncelle (Dereceli Alçalma)

Lojistik Regresyon denildiği zaman aklınıza aşağıda ki şema gelsin.

Sinir ağındaki bir node

Bir gizli katmanlı bir sinir ağında ise işlemler aşağıda ki şekildedir. Bu temel bir gösterimdir.

1 giriş 1 gizli ve 1 çıkış katmanı bulunan bir sinir ağı. Giriş katmanı sayılmaz. Çünkü bu katmanda aktivasyon yok. Bu yüzden bu sinir ağı 2 katmanlıdır.

Bir sinir ağı lojistik regresyonlar yığınıdır. Baştan sona doğru gidip hatayı bulma işlemine ileri yayılım denir. Sondan başlayıp ileri doğru W ve b ifadelerinin türevini bulma işlemine geri yayılım denir.