MLP Algoritmas Nedir?
Multi Layer Perceptron (MLP) algoritmas, egitilebilir sinir aglarnn en yaygn turudur. MLP yapay sinir aglar, temel olarak katmanlardan olusur. Katmanlar tek yonlu olup, her bir katman digerinden bagmsz olarak calsr. MLP algoritmas, veri uzerinde coklu katmanl bir sinir agnn kullanm ile gerceklestirilir. MLP algoritmas, giris verisinden cks verisine kadar arasndaki iliskiyi ogrenmeyi amaclar.
MLP Algoritmasnn Temel Bilesenleri
MLP algoritmasnn temel bilesenleri arasnda, giris katman, cks katman ve aralarnda gecis katmanlar bulunur. Giris katmanndaki giris noronlar, ds dunyadan elde edilen verileri temsil eder. Cks katmanndaki cks noronlar ise, algoritmann cksn temsil eder. Aralarndaki gecis katmanlarndaki noronlar, her bir katmandan digerine geciste onemli bir rol oynar. Her bir gecis katmanndaki noronlar, kendisinden onceki katmandan gelen giris verilerini isleyerek, kendisinden sonraki katmana gonderir.
MLP Algoritmasnn Avantajlar
MLP algoritmasnn cok sayda avantaj vardr. Bunlar arasnda, cok katmanl yaps sayesinde cok katmanl ozellik ogrenmesini desteklemesi, cok sayda giris ve cks noronu ile karmask ozellikleri ogrenmesi, ogrenme icin herhangi bir a priori bilgisine gerek olmamas ve hzl ogrenme gibi avantajlar bulunur.
MLP Algoritmasnn Dezavantajlar
MLP algoritmasnn da baz dezavantajlar vardr. Bunlar arasnda, cok sayda parametreye sahip olmasndan dolay, hzl bir sekilde ogrenmesinin zor olabilmesi, karmask ozellikleri ogrenmek icin cok fazla ornek veriye ihtiyac duyulmas ve dusuk kesinlikli ckslara sahip olmas gibi dezavantajlar bulunur.
Sonuc
MLP algoritmas, cok katmanl yapay sinir aglarnn en yaygn turudur. MLP algoritmasnn temel bilesenleri arasnda, giris katman, cks katman ve aralarnda gecis katmanlar bulunur.
Multi Layer Perceptron (MLP) algoritmas, egitilebilir sinir aglarnn en yaygn turudur. MLP yapay sinir aglar, temel olarak katmanlardan olusur. Katmanlar tek yonlu olup, her bir katman digerinden bagmsz olarak calsr. MLP algoritmas, veri uzerinde coklu katmanl bir sinir agnn kullanm ile gerceklestirilir. MLP algoritmas, giris verisinden cks verisine kadar arasndaki iliskiyi ogrenmeyi amaclar.
MLP Algoritmasnn Temel Bilesenleri
MLP algoritmasnn temel bilesenleri arasnda, giris katman, cks katman ve aralarnda gecis katmanlar bulunur. Giris katmanndaki giris noronlar, ds dunyadan elde edilen verileri temsil eder. Cks katmanndaki cks noronlar ise, algoritmann cksn temsil eder. Aralarndaki gecis katmanlarndaki noronlar, her bir katmandan digerine geciste onemli bir rol oynar. Her bir gecis katmanndaki noronlar, kendisinden onceki katmandan gelen giris verilerini isleyerek, kendisinden sonraki katmana gonderir.
MLP Algoritmasnn Avantajlar
MLP algoritmasnn cok sayda avantaj vardr. Bunlar arasnda, cok katmanl yaps sayesinde cok katmanl ozellik ogrenmesini desteklemesi, cok sayda giris ve cks noronu ile karmask ozellikleri ogrenmesi, ogrenme icin herhangi bir a priori bilgisine gerek olmamas ve hzl ogrenme gibi avantajlar bulunur.
MLP Algoritmasnn Dezavantajlar
MLP algoritmasnn da baz dezavantajlar vardr. Bunlar arasnda, cok sayda parametreye sahip olmasndan dolay, hzl bir sekilde ogrenmesinin zor olabilmesi, karmask ozellikleri ogrenmek icin cok fazla ornek veriye ihtiyac duyulmas ve dusuk kesinlikli ckslara sahip olmas gibi dezavantajlar bulunur.
Sonuc
MLP algoritmas, cok katmanl yapay sinir aglarnn en yaygn turudur. MLP algoritmasnn temel bilesenleri arasnda, giris katman, cks katman ve aralarnda gecis katmanlar bulunur.