---
title: İleri Yayılım (Forward Propagation)
slug: ileri-yayilim-forward-propagation
url: /detay/ileri-yayilim-forward-propagation
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: İleri Yayılım (Forward Propagation)
  type: article
  disambiguation: İleri Yayılım (Forward Propagation): Yapay sinir ağlarında girişten çıkışa bilgi akışını ve tahmin üretimini anlatan temel süreç.
  categories:
    - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri
      slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
      url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - Fonksiyonu
    - Aktivasyon
    - İleri
    - Ağları
    - Sinir
    - yayılım
    - yapay
author: Beyza Nur Türkü
created_at: 2025-03-26T01:34:27.282159+03:00
updated_at: 2025-04-17T10:31:06.563973+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/03/25/yBKZ6o5iA9tqCCSd311BfQuQGZozMklZ.webp
---

# İleri Yayılım (Forward Propagation)

<!-- CONTEXT: Article Content for "İleri Yayılım (Forward Propagation)" -->

## Article Content

İleri yayılım, yapay sinir ağlarının (YSA) öğrenme sürecinde giriş katmanından başlayarak, bilgiyi ağırlıklı toplamlar ve aktivasyon fonksiyonları aracılığıyla gizli katmanlara ve nihayetinde çıkış katmanına taşıyan temel süreçtir. Bu [aşama](/tr/detay/asama-750088/llms.txt), sinir ağına verilen girdilerin işlenerek tahmin edilen çıktıların üretilmesini kapsar ve hesaplanan [hata](/tr/detay/hata-2/llms.txt) değerinin geri yayılım (backpropagation) ile optimize edilmesine zemin hazırlar. 

İleri yayılım süreci, her nöron için matematiksel olarak aşağıdaki adımlarla ifade edilir: 

### **Ağırlıklı Toplamın Hesaplanması** 

Sinir ağındaki her nöron, kendisine bağlı olan önceki katmandaki nöronlardan gelen sinyalleri (giriş değerleri) alır ve bu girişleri ilgili ağırlıklarla çarparak toplar. Ek olarak, her nöronun bir önyargı (bias) değeri bulunur. Matematiksel olarak, *i* numaralı nöronun aldığı girdilere uygulanan ağırlıklı toplam şu şekilde hesaplanır: 

$z_i = \sum_{j=1}^{n} w_i x_j + b_i$

Burada:  

- $x_j$ önceki katmanındaki j nörondan gelen giriş değerini,
- $w_ij$ ilgili girişin ağırlığını,
- $b_i$ önyargı (bias) terimini,
- $z_i$ nöronun toplam ağırlıklı girişini temsil etmektedir. 

### **Aktivasyon Fonksiyonunun Uygulanması**

Ağırlıklı toplam sonucu, doğrusal olmayan ilişkileri öğrenebilmek için bir aktivasyon fonksiyonundan geçirilir. Aktivasyon fonksiyonları, ağın öğrenme kapasitesini artırarak karmaşık problemlerde daha yüksek başarı elde edilmesini sağlar. Aktivasyon fonksiyonunun genel formu şu şekildedir: 

 $a_i = f(z_i)$

[Yaygın](/tr/detay/yaygin-748456/llms.txt) olarak kullanılan aktivasyon fonksiyonları şunlardır: 

- **Sigmoid Fonksiyonu:** Çıktıyı (0,1) aralığına sıkıştırarak olasılıksal yorumlamalar yapmayı sağlar. 

 $f(z) = \frac{1}{1+e^-z}$

- **Tanh (Hiperbolik Tanjant) Fonksiyonu:** Çıktıyı (-1,1) aralığında normalize eder.

 $f(z) = \frac{e^z - e^-z }{e^z + e^-z}$

- **ReLU (Rectified Linear Unit) Fonksiyonu:** Negatif girişleri sıfıra eşitleyerek yalnızca pozitif değerleri geçirir. 

 $f(z) = max(0,z)$

- **Softmax Fonksiyonu:** Çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde her sınıfa ait [olasılık](/tr/detay/olasilik-2/llms.txt) dağılımını belirlemek için kullanılır.

 $f(z^i) = \frac{e^zi}{\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{e^zi} }$

### **Gizli Katmanlardan Çıkış Katmanına Veri Aktarımı** 

Aktivasyon fonksiyonundan geçirilen çıktılar, bir sonraki katmanın girişleri olarak iletilir. Sinir ağı birden fazla gizli katman içeriyorsa, bu işlem her katmanda tekrarlanarak ileri yayılım gerçekleştirilir. Son katmandaki nöronların aktivasyonları, modelin nihai tahminini oluşturur. 

### **Çıkış Katmanı ve Nihai Tahminin Üretilmesi** 

Çıkış katmanında üretilen [değerler](/tr/detay/degerler/llms.txt), modelin tahmini olarak kabul edilir. Çıkış katmanında kullanılan aktivasyon fonksiyonu, [problem](/tr/detay/problem/llms.txt) türüne bağlı olarak değişiklik gösterir: 

- **Regresyon Problemleri:** Doğrusal aktivasyon fonksiyonu f(z) = z veya ReLU fonksiyonu kullanılır. 
- **İkili Sınıflandırma:** Sigmoid fonksiyonu kullanılır ve çıktı değeri, ilgili sınıfa ait olasılığı ifade eder. 
- **Çok Sınıflı Sınıflandırma:** Softmax fonksiyonu kullanılarak her sınıfa ait olasılıklar hesaplanır. 

İleri yayılımın sonunda üretilen tahminler, [gerçek](/tr/detay/gercek-2/llms.txt) değerlerle karşılaştırılarak hata fonksiyonu hesaplanır. Daha sonra, bu hata geri yayılım süreci ile ağın ağırlıklarını güncellemek için kullanılır. 

Bu [süreç](/tr/detay/surec-2/llms.txt), modelin öğrenmesini sağlayan temel mekanizmalardan biri olup, yapay sinir ağlarının veriyle anlamlı ilişkiler kurmasını mümkün kılan kritik bir aşamadır.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/03/25/ZLANDgCxrA9YrxkEjkKG2Fhah3wc7NnU.jpg)
*İleri Yayılım Örneği (Kredi: Miuul)*

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "İleri Yayılım (Forward Propagation)" -->

## Academic Sources and References

1. Geeksforgeeks. "What is Forward Propagation in Neural Networks?". Geeksforgeeks Web Sitesi. Son erişim: 26 Mart 2025. Erişim Adresi.Bex, Tuychiev. "Forward Propagation in Neural Networks: A Complete Guide”. DataCamp Web Sitesi. Son erişim: 26 Mart 2025. Erişim Adresi.Divo into Deep Learning. "Forward Propagation, Backward Propagation, and Computational Graphs”. Divo into Deep Learning Web Sitesi. Son erişim: 26 Mart 2025. Erişim Adresi.