← Tüm ProjelerYapay Zekâ
Yapay Sinir Ağları (ANN) Kütüphanesi
Sıfırdan (From Scratch) geliştirilmiş, çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve geriye yayılım (Backpropagation) algoritması kütüphanesi.
C#Deep LearningNeural NetworksMathPattern Recognition
❓
Problem
Hazır frameworkler (TensorFlow vb.) olmadan sinir ağlarının matematiksel altyapısını anlama ve özelleştirilmiş hafif bir çözüm oluşturma.
🎯
Hedefler
- Matris tabanlı ileri besleme (Feed Forward)
- Gradient Descent ile ağırlık optimizasyonu
- Esnek aktivasyon fonksiyonları
💡
Çözüm
- Matrix Operations: Nöron katmanları arasındaki ağırlık ve bias işlemlerinin optimize edilmiş matris çarpımları ile gerçekleştirilmesi.
- Backpropagation: Zincir kuralı (Chain Rule) kullanılarak hatanın çıkıştan girişe doğru geri yayılması ve türev hesaplamaları.
- Activation Functions: Sigmoid, Tanh ve ReLU gibi fonksiyonların modüler yapıda implementasyonu.
- Training Pipeline: Veri normalizasyonu, eğitim, validasyon ve test süreçlerinin yönetimi.
✓
Sonuç
XOR problemi ve el yazısı rakam tanıma (MNIST subset) görevlerinde %95 üzerinde başarı.
Kullanılan Teknolojiler
C#
Deep Learning
Neural Networks
Math
Pattern Recognition
🛠️ Kurulum Rehberi
Bu projeyi kendi bilgisayarınızda çalıştırmak için aşağıdaki adımları izleyin:
- 1Dataseti (XOR, Iris vb.) yükleyin
- 2Ağ topolojisini (Hidden Layer, Neuron Count) belirleyin
- 3Learning Rate ve Epoch sayısını ayarlayın
- 4Eğitimi başlatın
Benzer bir proje mi düşünüyorsunuz?
Size özel çözüm önerisi için iletişime geçin.