Yapay nöron, girdilerini ağırlıklarla çarpıp toplayan, buna bir sapma değeri ekleyen ve sonucu aktivasyon fonksiyonundan geçirerek çıktı üreten sinir ağının temel birimidir.
Yapay Nöron ne demek?
Tek bir nöron basit bir karar verir: "Girdilerin ağırlıklı toplamı yeterince büyük mü?" Binlerce, hatta milyarlarca nöron katmanlar hâlinde birleştiğinde ağ çok karmaşık ilişkileri öğrenebilir.
İlk yapay nöron modellerinden olan perceptron 1950'lerde geliştirildi.
Yakın kavramlar
Yapay Sinir AğıANN · Artificial Neural NetworkYapay sinir ağı, birbirine bağlı yapay nöronlardan oluşan ve veriden örüntü öğrenebilen, beyindeki sinir hücrelerinden esinlenmiş hesaplama modelidir.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıAktivasyon FonksiyonuActivation FunctionAktivasyon fonksiyonu, bir nöronun ağırlıklı toplamını alıp çıktısına dönüştüren ve ağa doğrusal olmayan ilişkileri öğrenme yeteneği kazandıran fonksiyondur.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıAğırlıkWeightAğırlık, sinir ağındaki iki nöron arasındaki bağlantının gücünü belirleyen ve eğitimle öğrenilen sayısal değerdir.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıSapma TerimiBias TermSapma terimi, bir nöronun ağırlıklı toplamına eklenen ve nöronun ne zaman aktif olacağını kaydıran öğrenilebilir sabit değerdir.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıDropoutDropout, eğitim sırasında her adımda rastgele seçilen nöronları geçici olarak devre dışı bırakarak aşırı öğrenmeyi azaltan düzenlileştirme yöntemidir.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıKatmanLayerKatman, sinir ağında aynı aşamada çalışan nöronlardan oluşan ve veriyi bir sonraki aşamaya dönüştürerek aktaran yapıdır.Derin Öğrenme & Sinir Ağları