Sinir Ağları

STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) mekanizması, sinir ağlarında öğrenme ve sinaps güçlerini ayarlama süreçlerinde kritik bir rol oynar. Ancak, sinyal zamanlamalarının gürültülü veya belirsiz old...

Yapay zeka teknolojilerine olan merakını gidermek isteyen bir geliştirici, sinir ağlarının temel çalışma prensiplerini görsel bir yaklaşımla açıklamayı hedefliyor. Sürekli güncellenen yapay zeka haber...

Geleneksel sinir ağları, verilerin tekdüze ve düz bir yapıya sahip olduğu varsayımına dayanır. Ancak gerçek dünyadaki veriler genellikle hiyerarşik bir yapı gösterir; örneğin, farklı hastanelerde yürü...

Son dönemde, Hyper-Connections (HC) gibi çalışmalar, son on yılda yaygınlaşan residual connection (artık bağlantı) paradigmasını, artık akış genişliğini artırarak ve bağlantı modellerini çeşitlendirer...

Bu mini demo, bisikletçilerin küçük sinir ağları tarafından kontrol edildiği bir bisiklet yarışı simülasyonu sunuyor. Her bisikletçi aynı fiziksel özelliklere sahip olsa da, farklı "beyinlere" yani si...

Son on yılda yaygınlaşan residual connection (artık bağlantı) paradigması, Hyper-Connections (HC) gibi çalışmalarla genişletildi. HC, artık akışın (residual stream) genişliğini artırarak ve bağlantı m...

GENREG (Genetic Regulatory Networks), geleneksel gradyan inişi yöntemleri yerine popülasyon tabanlı evrimsel seçilim kullanarak sinir ağlarını optimize eden yenilikçi bir öğrenme sistemidir. Bu yaklaş...

Modern yapay sinir ağları, milyarlarca parametreye sahip olmaları nedeniyle "aşırı parametreli" olarak kabul edilir. Geleneksel istatistiksel öğrenme teorisine göre, bu durum ağların eğitim verilerind...