Genişlik, derinlik ve evrensel yaklaşım teoremi
Önce bunlara göz at
30 saniyede özet · Ne öğreneceksin
İleri beslemeli ağ (feedforward network), bilginin girişten çıkışa tek yönde aktığı en temel sinir ağı mimarisidir. Katmanlar arasında geri besleme döngüsü yoktur. Basit ama şaşırtıcı derecede güçlüdür.
Giriş katmanı: Veriyi ağa sunar — nöron sayısı özellik sayısına eşittir, hesaplama yapmaz.
Genişlik: Bir katmandaki nöron sayısı. Daha geniş katmanlar daha fazla örüntüyü paralel ya…
⚡ İnteraktif Playground
PyTorch ile basit ileri beslemeli ağ
| 1 | import torch.nn as nn |
| 2 | |
| 3 | model = nn.Sequential( |
| 4 | nn.Linear(784, 256), # giriş → gizli |
| 5 | nn.ReLU(), |
| 6 | nn.Linear(256, 128), # gizli → gizli |
| 7 | nn.ReLU(), |
| 8 | nn.Linear(128, 10), # gizli → çıkış (10 sınıf) |
| 9 | ) |
ℹ️Her katmandaki doğrusal dönüşüm + aktivasyon kombinasyonu, bir önceki katmanın çıkışını yeni bir uzayda temsil eder. Derin ağlar, bu tekrar eden temsil öğreniminin gücünden yararlanır.
Bu konunun pratiği
Bu konuyu interaktif dene
Az önce okuduğun kavramın parametrelerini değiştir, etkisini canlı gör
Daha derinlemesine