Derin Öğrenme ve Görüntü Analizinde Kullanılan Derin Öğrenme Modelleri

Authors : Özkan İNİK, Erkan ÜLKER

Pages : 85-104

View : 16 | Download : 12

Publication Date : 2017-12-29

Article Type : Review Paper

Abstract :Klasik Makine öğrenme teknikleri ile bir model tanımlama veya makine öğrenimi sistemi kurmak için öncelikle özellik vektörünün çıkarılması gerekmektedir. Özellik vektörünün çıkarılması için alanında uzman kişilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu işlemler hem çok zaman almakta hem de uzmanı çok meşgul etmektedir. Bu sebeple bu teknikler, ham bir veriyi ön işlem yapmadan ve uzman yardımı olmadan işleyemezler. Derin Öğrenme makine öğrenimi alanında çalışanların uzun yıllar boyunca uğraştığı bu sorunu ortadan kaldırarak büyük ilerleme sağlamıştır. Çünkü derin ağlar geleneksel makine öğrenmesi ve görüntü işleme tekniklerinin aksine öğrenme işlemini ham veri üzerinde yapmaktadır. Ham veriyi işlerken gerekli bilgiyi farklı katmanlarda oluşturmuş olduğu temsillerle elde etmektedir. Derin Öğrenme ilk defa 2012 yılında nesne sınıflandırma için yapılan, büyük ölçekli görsel tanıma (ImageNet) yarışmasında elde ettiği başarı ile dikkatleri üzerine çekmiştir. Derin Öğrenmenin temelleri geçmişe dayansa da özellikle son yıllarda popüler olmasının en önemli sebeplerinden ilki eğitim için yeteri kadar verinin olması ve ikinci olarak bu veriyi işleyecek donanımsal alt yapının olmasıdır. Bu çalışmada Derin Öğrenme hakkında detaylı bilgi verilmiştir. Evrişimsel Sinir Ağı(ESA) mimarisinin katmanları olan Konvolüsyon, Havuzlama, ReLu, DropOut, Tam bağlantılı ve Sınıflandırma katmanı hakkında açıklamalar yapılmıştır. Ayrıca Derin Öğrenmede temel mimariler olarak kabul edilebilecek AlexNet, ZFNet, GoogLeNet, Microsoft RestNet ve R-CNN mimarileri anlatılmıştır.
Keywords : Derin Öğrenme, CNN, Konvolüsyon, Pooling, AlexNet, ZFNet, GoogLeNet, Microsoft RestNet, R CNN