--- title: Derin Sinir Ağları slug: derin-sinir-aglari-dcde8 url: /detay/derin-sinir-aglari-dcde8 type: article language: Türkçe entity: primary: Derin Sinir Ağları type: article disambiguation: Derin Sinir Ağları: Yapay zekanın güçlü mimarileri. İleri beslemeli, evrişimli ve yinelemeli ağlar hakkında bilgi edinin. categories: - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - Mimariler - Derin Sinir Ağları - yapay zeka - Aktivasyon Fonksiyonu - Derin öğrenme author: Ahmet Burak Taner created_at: 2025-05-07T02:23:23.524363+03:00 updated_at: 2025-05-12T05:42:32.325722+03:00 --- # Derin Sinir Ağları ## Article Content [Derin Sinir Ağları](/tr/detay/deep-neural-networks-23d64/llms.txt) (DSA), yapay sinir ağlarının bir alt sınıfı olarak, en az iki veya daha fazla gizli katman içeren çok katmanlı yapılardır. İnsan beyninden ilham alınarak geliştirilen bu yapılar; [nöronlar](/tr/detay/yapay-sinir-aglari-ve-tek-katmanli-algilayici/llms.txt), ağırlıklar, bias değerleri ve aktivasyon fonksiyonlarından oluşur. Her bir nöron, kendisine gelen sinyalleri toplar, bir aktivasyon fonksiyonuyla işler ve sonucu bir sonraki katmana iletir. DSA’ların "derinliği", içerdiği gizli katman sayısıyla ölçülür. Örneğin, iki gizli katman içeren bir sinir ağı üç katman derinliğe sahiptir. Tek katmanlı [yapay sinir ağları](/tr/detay/yapay-sinir-agi-2609b/llms.txt) basit doğrusal problemlerde işe yarasa da, karmaşık ve çok boyutlu verilerde sınırlı kalır. Bu nedenle, derin sinir ağları doğrusal olmayan ilişkileri daha iyi modelleyebilme yeteneğiyle öne çıkar. ### **Derin Sinir Ağı Mimarileri** Derin sinir ağları farklı mimari yapılandırmalarla kullanılabilir. Bunlar arasında en yaygın olanlar şunlardır: - **Derin İleri Beslemeli Ağlar (DFFN):** Verinin yalnızca ileri yönde aktığı, katmanlar arasında geri besleme olmayan yapılar. - **Evrişimli Sinir Ağları (CNN):** Özellikle görüntü işleme alanında kullanılan, yerel filtreleme ile uzamsal özellikleri öğrenen yapılar. - **Yinelemeli Sinir Ağları (RNN):** Zaman serisi ve sıralı veriler için geçmiş bilgiyi taşıyabilen modeller. - **Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM):** RNN yapısının geliştirilmiş hali, uzun dönemli bağımlılıkları koruyabilir. - **Oto-Kodlayıcılar (Autoencoder):** Girdiyi yeniden üretmeye çalışan ve sıkıştırılmış temsil öğrenen mimariler. - **Derin İnanç Ağları (DBN):** Katmanlı sınırlayıcı Boltzmann makineleri ile oluşturulan olasılıksal yapılar. ### **Derin Sinir Ağlarının Uygulama Alanları** DSA’lar çok çeşitli alanlarda etkili biçimde kullanılmaktadır: - **Görüntü tanıma:** Yüz, nesne veya sahne tanımlamada CNN tabanlı modeller tercih edilir. - **Doğal dil işleme:** Cümle yapısını anlamak ve metinleri sınıflandırmak için RNN ve LSTM tabanlı derin yapılar uygulanır. - **Ses tanıma:** Akustik modellemede özellikle CNN ve LSTM bir arada kullanılır. - **Tıbbi teşhis:** MR veya röntgen görüntülerinden anormalliklerin tespiti. - **Finansal tahmin:** Hisse senedi veya döviz kurlarının geçmiş verilerle analizi. - **Oyun ve otonom sistemler:** Öğrenmeye dayalı strateji geliştirme ve çevresel algı. ### **Öğrenme Süreci ve Performans** Derin sinir ağları denetimli ve [denetimsiz öğrenme](/tr/detay/denetimsiz-ogrenme-5dca7/llms.txt) yöntemleriyle eğitilebilir. Denetimli öğrenmede etiketli verilerle modelin çıktısı, gerçek sonuçla karşılaştırılarak hata hesaplanır. Bu hata geriye doğru yayılır ve ağırlıklar güncellenir ([geri yayılım yöntemi](/tr/detay/ileri-yayilim-forward-propagation/llms.txt)). Denetimsiz öğrenmede ise veri etiketlenmemiştir. Özellikle Derin İnanç Ağları, verilerin temel özelliklerini otomatik çıkararak bu süreci gerçekleştirebilir. Derin mimariler, sığ yapılara göre daha güçlü genelleme yeteneğine sahiptir. Ancak çok fazla katman kullanmak her zaman daha iyi sonuç anlamına gelmez. Uygun katman sayısı, aktivasyon fonksiyonu seçimi ve öğrenme oranı gibi hiperparametrelerin dikkatli ayarlanması gerekir. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/05/07/O8Gk0wz8qijqxg9DBBbh4YaXpWs4X6dc.png) *Derin Sinir Ağı Mimarisi (* ## Academic Sources and References 1. Bengio, Yoshua, Aaron Courville, and Pascal Vincent. "Representation Learning: A Review and New Perspectives." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35, no. 8 (2013): 1798–1828. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2013.50 2. Bengio, Yoshua, Pascal Lamblin, Dan Popovici, and Hugo Larochelle. "Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks." In Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NeurIPS 2006), 153–160. 2007. https://proceedings.neurips.cc/paper\_files/paper/2006/file/5da713a690c067105aeb2fae32403405-Paper.pdf 3. Cireşan, Dan, Ueli Meier, and Jürgen Schmidhuber. "Multi-Column Deep Neural Networks for Image Classification." In Proceedings of the 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3642–3649. https://doi.org/10.1109/CVPR.2012.6248110 4. Deng, Li, ve Dong Yu. "Deep Learning Methods and Applications." Foundations and Trends in Signal Processing 7, no. 3–4 (2014): 1–99. https://doi.org/10.1561/2000000039 5. Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." In Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NIPS 2012), Lake Tahoe, Nevada, 2012. https://www.cs.toronto.edu/\~kriz/imagenet\_classification\_with\_deep\_convolutional.pdf 6. LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep Learning." Nature 521, no. 7553 (2015): 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539 7. TechCrunch. "Google's AlphaGo AI Wins Three-Match Series Against the World's Best Go Player." 2017. https://techcrunch.com/2017/05/24/alphago-beats-planets-best-human-go-player-ke-jie/