Çok Katmanlı Algılayıcı Nedir?

Çok katmanlı algılayıcı (Multilayer Perceptron, MLP), en temel derin öğrenme mimarisidir. Tek katmanlı perceptronun çözemediği doğrusal olmayan problemleri, araya gizli katmanlar ekleyerek çözer.

Çok katmanlı algılayıcı nedir?

Bir MLP üç tür katmandan oluşur:

• Giriş katmanı: Verinin özelliklerini alır.
• Gizli katmanlar: Ara hesaplamaları yapar; her katman bir öncekinin çıktısından yeni temsiller öğrenir.
• Çıkış katmanı: Sonucu üretir; sınıflandırmada genellikle softmax ya da sigmoid, regresyonda doğrusal çıkış kullanılır.

Her katmandaki nöronlar bir sonraki katmanın tüm nöronlarına bağlıdır; yani katmanlar tam bağlantılıdır. Bilgi yalnızca ileri yönde akar, geri döngü yoktur.

Nasıl eğitilir?

1. İleri geçiş: Girdi katmanlar boyunca ilerler ve bir tahmin üretilir.
2. Kayıp hesabı: Tahmin ile gerçek değer arasındaki hata ölçülür.
3. Geri yayılım: Hatanın her ağırlığa göre türevi, zincir kuralıyla sondan başa doğru hesaplanır.
4. Güncelleme: Ağırlıklar gradyan inişi ya da Adam gibi bir optimizasyon yöntemiyle güncellenir.

Gizli katmanlardaki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları (ReLU, tanh gibi) kritik önemdedir. Bunlar olmasaydı, kaç katman eklenirse eklensin ağ tek bir doğrusal modele eşdeğer olurdu.

Nerelerde kullanılır?

• Tablo verisinde sınıflandırma ve regresyon.
• Transformer gibi büyük modellerin içinde "ileri besleme" bloğu olarak.
• Daha karmaşık mimarilerin son katmanlarında karar verici olarak.

Nelere dikkat etmeli?

Gizli katman ve nöron sayısı arttıkça model güçlenir ama aşırı öğrenme riski ve hesaplama maliyeti de artar. Görüntü ve ses gibi yapılı verilerde, uzamsal ya da zamansal ilişkileri daha iyi yakalayan evrişimli ve tekrarlayan ağlar ya da transformer'lar genellikle daha verimlidir.