Derin öğrenme mimarileri, derin öğrenme modellerinin yapısal tasarımını ifade eder. Derin öğrenme mimarileri, sinir ağlarının katmanlarını, nöron sayısını, bağlantı türlerini ve aktivasyon fonksiyonlarını belirler.
Derin öğrenme mimarilerinin bazı yaygın örnekleri şunlardır:
Derin öğrenme mimarilerinin bazı yaygın örnekleri şunlardır:
- Çok Katmanlı Perseptron (MLP): Birbirine bağlı katmanlardan oluşan basit bir sinir ağı yapısıdır.
- Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN): Görüntü işleme için özel olarak tasarlanmış bir sinir ağı yapısıdır. Konvolüsyonel katmanları görüntüdeki özellikleri çıkarır ve bu özellikler daha sonra sınıflandırma için kullanılır.
- Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN): Zaman serisi verilerini işlemek için kullanılan bir sinir ağı yapısıdır. RNN’ler, zaman içindeki verilerin bağımlılıklarını öğrenmek için birbirine bağlı nöronlar kullanır.
- Özyinelemeli Sinir Ağı (RNN): Doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda kullanılır. RNN’ler, birbirine bağlı nöronlar kullanarak sözcükleri ve cümleleri anlamak için kullanılır.