Derin Öğrenme Algoritmaları: Convolution, Pooling ve Flattening Katmanları

Bu videoda, derin öğrenme algoritmalarındaki temel yapı taşları olan convolution, pooling ve flattening katmanlarını ayrıntılı bir şekilde inceliyoruz. Videomuzda bu katmanların işleyiş prensiplerini ve neden önemli olduklarını adım adım açıklıyoruz.
İçerik:
Convolution Katmanı: Görsellerden özellik çıkarımının nasıl yapıldığını, filtrelerin nasıl uygulandığını ve aktivasyon haritalarının nasıl oluşturulduğunu gösteriyoruz.
Pooling Katmanı: Maksimum ve ortalama havuzlama işlemlerinin detaylarını, bu işlemlerin veri boyutunu nasıl azalttığını ve modelin performansını nasıl iyileştirdiğini ele alıyoruz.
Flattening Katmanı: Çok boyutlu aktivasyon haritalarının tek boyutlu bir vektöre nasıl dönüştürüldüğünü ve bu sürecin tam bağlı katmanlar için neden gerekli olduğunu anlatıyoruz.
Ayrıca, her bir adımın sonuçlarını net bir şekilde görmeniz için MATLAB'de yazılmış örnek bir kodu da video boyunca sizlerle paylaşıyoruz. Bu kod sayesinde, her bir katmanın veri üzerinde nasıl etkiler yarattığını somut olarak gözlemleyebileceksiniz.
Bu video, derin öğrenme algoritmalarına yeni başlayanlar ve mevcut bilgilerini pekiştirmek isteyenler için ideal bir kaynak. Eğer derin öğrenme modelleri hakkında daha fazla bilgi edinmek ve bu katmanların nasıl çalıştığını daha iyi anlamak istiyorsanız, videomuzu izlemeyi unutmayın!
İyi seyirler!

[@ahmettoprak42]

Burak Hocam, emeğine sağlık. Devamını bekliyoruz.

Heyecanla bekliyoruz

[@muratklc4652]

nöral network çalışma mantığını anlatan çok iyi bir video olmuş teşekkürler

[@YunusEmreKymaz]

Güzel bir çalışma olmuş. Teşekkürler.

[@havvagulkocer8056]

Emegine saglik hocam çok açık anlaşılir olmus👏👏👏

[@atukenmez396]

Teşekkürler hocam emeğinize sağlık