Aşağıda 1,500,000'dan fazla şiir başlıkları arasından "Sini" terimini içeren şiirler listelenmektedir. Sini ile ilgili şiirler "kayıt tarihine" göre listelenmektedir.
Şiirlerin "Sini" ile ilgili alakalı olup olmadıkları sistem tarafından otomatik belirlenip içinde aradığından konu dışı bazı şiirler listelenebilir.
Sini ile ilgili "
91
" şiir aşağıdadır.
# Obsesif kompulsif bozukluk (OKB) teşhisi için yapay sinir ağı modeli # Kaynak: https://www.researchgate.net/publication/344865995_A_Novel_Artificial_Neural_Network_Model_for_Diagnosis_of_Obsessive_Compulsive_Disorder # Gerekli kütüphaneleri içe aktar import numpy as np import pandas as pd
Tek katmanlı algılayıcılar, yapay sinir ağlarının en basit modelidir. Bu modelde, girdi katmanı ve çıktı katmanı olmak üzere sadece iki katman vardır. Girdi katmanı, problemin özelliklerini temsil eden bir vektördür. Çıktı katmanı ise, problemin sınıflarını temsil eden tek bir nörondur. Bu nöron, girdi katmanındaki tüm nöronlara bağlıdır ve her bağlantının bir ağırlığı vardır. Bu ağırlıklar, nöronun öğrenmesini sağlar. Tek katmanlı algılayıcılarda, çıktı fonksiyonu doğrusaldır. Yani, girdi katmanındaki nöronların değerleri ile bağlantı ağırlıklarının çarpımının toplamıdır. Bu toplam, bir eşik değeri ile karşılaştırılır ve sonuç olarak 1 veya -1 değerleri alınır. Bu değerler, problemin iki sınıfını gösterir. Örneğin, 1 değeri pozitif sınıf, -1 değeri negatif sınıf olabilir. Tek katmanlı algılayıcılar, doğrusal olarak ayrılabilir problemleri çözebilir. Yani, iki sınıf arasında bir doğru çizerek ayrım yapabilir. Ancak, doğrusal olarak ayrılamayan problemleri çözemez. Bu durumda, çok katmanlı algılayıcılar kullanılmalıdır. Çok katmanlı algılayıcılar, girdi ve çıktı katmanları arasında bir veya daha fazla ara katman bulunduran yapay sinir ağlarıdır. Bu katmanlar, problemin karmaşıklığını azaltmak ve doğrusal olmayan fonksiyonlar öğrenmek için kullanılır. Çok Katmanlı Algılayıcılar Çok katmanlı algılayıcılar, yapay sinir ağlarının bir türüdür. Bu ağlar, girdi ve çıktı arasında birden fazla katman bulunduran yapılardır. Her katman, bir önceki katmandan gelen verileri işleyen ve bir sonraki katmana gönderen birçok nöron içerir. Nöronlar, verileri doğrusal olmayan bir şekilde dönüştüren aktivasyon fonksiyonları kullanır. Bu sayede, ağ karmaşık ve doğrusal olmayan problemleri çözebilir.
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin sinir hücrelerini taklit eden matematiksel modellerdir. YSA, karmaşık veri desenlerini öğrenme ve tanıma yetenekleri ile bilinen bir makine öğrenimi türüdür. YSA, girdi katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanı olmak üzere üç ana bileşenden oluşur. Girdi katmanı, verileri ağa ileten ilk katmandır. Gizli katmanlar, öğrenme sürecinin gerçekleştiği ve verinin özelliklerini temsil eden katmanlardır. Çıktı katmanı ise ağın tahminlerini veya sonuçlarını üretir. YSA, yapılarına göre dört farklı gruba ayrılır. Bu gruplar şöyle açıklanabilir: - Tek Katmanlı Algılayıcılar: Bu ağlar, girdi katmanı ve çıktı katmanından oluşur. Gizli katman yoktur. Bu ağlar, lineer olarak ayrılabilen problemleri çözmek için kullanılır. Örneğin, bir perceptron, tek katmanlı bir algılayıcıdır. Bir perceptron, girdileri ağırlıklarla çarpar, bir toplam fonksiyonu uygular ve bir aktivasyon fonksiyonu ile çıktı üretir. - Çok Katmanlı Algılayıcılar: Bu ağlar, girdi katmanı, çıktı katmanı ve en az bir gizli katmandan oluşur. Bu ağlar, lineer olmayan problemleri çözmek için kullanılır. Örneğin, bir çok katmanlı perceptron, çok katmanlı bir algılayıcıdır. Bir çok katmanlı perceptron, girdileri ağırlıklarla çarpar, bir toplam fonksiyonu uygular ve bir aktivasyon fonksiyonu ile çıktı üretir. Bu işlem, gizli katmanlarda tekrarlanır. Son gizli katmandan çıkan çıktı, çıktı katmanına iletilir. - İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları: Bu ağlar, girdi katmanı, çıktı katmanı ve birden fazla gizli katmandan oluşur. Bu ağlarda, bilgi sadece ileri yönde akar. Yani, her katman, kendisinden önceki katmandan girdi alır ve kendisinden sonraki katmana çıktı verir. Bu ağlar, derin öğrenmenin temelini oluşturur. Örneğin, bir evrişimli sinir ağı, ileri beslemeli bir yapay sinir ağıdır. Bir evrişimli sinir ağı, girdi olarak görüntü alır, evrişim, havuzlama, tam bağlı ve aktivasyon katmanlarından oluşan bir işlem dizisi uygular ve çıktı olarak görüntünün sınıfını verir.