Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninin işleyişinden esinlenerek, çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak veriyi işler. Bu sinir ağları, birbirine bağlı nöronlardan oluşan katmanlar halinde düzenlenir. Her nöron, diğer nöronlardan gelen girdileri alır, bir işlem uygular ve bir çıktı üretir.
Derin öğrenme algoritmalarında kullanılan sinir ağları türleri şunlardır:
Derin öğrenme algoritmalarında kullanılan sinir ağları türleri şunlardır:
- Çok Katmanlı Perseptron (MLP): İlk derin öğrenme algoritmalarından biridir ve veriyi sınıflandırmak için kullanılır.
- Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN): Görüntü işleme için kullanılan en yaygın derin öğrenme algoritmalarından biridir. Görüntülerin piksellerini analiz ederek ve özellikleri çıkararak, nesneleri tanımlar.
- Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN): Doğal dil işleme, zaman serisi analizi gibi zamanla değişen verileri işlemek için kullanılır.
- Özyinelemeli Sinir Ağı (RNN): Doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda kullanılır.