Kitap Rotası: Sinir Ağları ve Derin Öğrenme#
Genel Harita
Temel Pratik
Sinir Ağları
Aktivasyonlar
Dönüşümler
Yaklaştırma
Geri Yayılım
Kayıp Yüzeyi
İleri Pratik
Kitap / Bölüm 6
Kitap, sinir ağlarını sihirli bir istisna gibi değil; doğrusal dönüşümlerin ve doğrusal olmayan aktivasyonların üst üste konduğu bir fonksiyon ailesi olarak anlatır. Bu nedenle burada da önce ileri yayılımı, sonra geri yayılımı ve en son temsil gücünü ayırıyoruz.
Kitabın Çekirdek Mesajı#
Bir katman,
W x + bile başlar; aktivasyon fonksiyonu bu doğrusal dönüşüme kıvrım kazandırır.Derinlik, temsil kapasitesini artırır ama eğitim sorunlarını da büyütür.
Geri yayılım, zincir kuralının makine öğrenmesindeki üretim halidir.
Bu Projedeki Görsel Karşılıklar#
Aktivasyonlar
Doğrusal olmayanlığın neden zorunlu olduğunu aktivasyon demosunda doğrudan gör.
Fonksiyon Yaklaştırma
Küçük bir ağın doğrusal olmayan bir hedef eğriyi nasıl kurduğunu görmek için bu demoya git.
Dönüşümler
Gizli katmanların veriyi yeni bir uzaya taşıma fikri, dönüşümler demosunda görünür hale geliyor.
Geri Yayılım
Gradyanların parametreleri nasıl ittiğini geri yayılım demosu üzerinden doğrudan izleyebilirsin.
Kayıp Yüzeyi
Optimizasyonun hangi manzara üzerinde yürüdüğünü kayıp yüzeyi demosu ile oku.
Neden Bu Bölüm Sonra Geliyor?#
Kitabın mantığı burada çok nettir: sinir ağları, temel disiplinler oturmadan önce okunursa göz kamaştırır ama fazla şey öğretmez. Öğrenme anatomisi, metrikler ve model seçimi yerleştiğinde ise sinir ağları çok daha anlaşılır hale gelir.