İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Geri Yayılım (Backpropagation) Nedir?

İngilizce: Backpropagation

Yayın: · Son güncelleme:

Geri Yayılım (Backpropagation) Nedir? Kısaca

Geri yayılım, bir sinir ağının çıktısındaki hatanın, zincir kuralı kullanılarak katmanlar boyunca geriye doğru dağıtılması ve her ağırlığın hataya katkısının (gradyanının) verimli biçimde hesaplanması yöntemidir.

Geri Yayılım nedir?
İçindekiler
  1. Geri yayılım nasıl çalışır?
  2. Zincir kuralı
  3. Bilinen sorunlar

Geri yayılım (backpropagation), yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan temel algoritmadır. Ağın yaptığı hatanın her bir ağırlıktan ne kadar kaynaklandığını hesaplar. Bu bilgi daha sonra ağırlıkları düzeltmek için kullanılır.

Geri yayılım nasıl çalışır?

Eğitimin her adımı iki geçişten oluşur:

  1. İleri geçiş: Girdi, ağın katmanlarından sırayla geçer ve bir tahmin üretilir.
  2. Kayıp hesabı: Tahmin, doğru cevapla karşılaştırılır ve kayıp fonksiyonuyla hata ölçülür.
  3. Geri geçiş: Hata, çıkış katmanından giriş katmanına doğru geri aktarılır. Her katmanda, o katmandaki ağırlıkların hataya katkısı (gradyanı) hesaplanır.
  4. Güncelleme: Bulunan gradyanlar gradyan inişi ile ağırlıkları hatayı azaltacak yönde değiştirmek için kullanılır.

Zincir kuralı

Geri yayılımın matematiksel temeli, türevdeki zincir kuralıdır. Bir katmanın ağırlığının sonuca etkisi, ondan sonra gelen tüm katmanların etkileriyle çarpılarak bulunur. Algoritmanın gücü, bu hesapları tekrar etmeden, sondan başa doğru tek geçişte verimli biçimde yapmasıdır. Bu sayede milyarlarca parametreli ağlar eğitilebilir.

Bilinen sorunlar

  • Kaybolan gradyan: Çok derin ağlarda gradyanlar katmanlardan geçerken giderek küçülür; ilk katmanlar neredeyse öğrenemez. Uygun aktivasyon fonksiyonları ve özel mimariler (ör. LSTM, artık bağlantılar) bu sorunu hafifletir.
  • Patlayan gradyan: Gradyanların aşırı büyümesi eğitimi kararsız hâle getirir; gradyan kırpma gibi yöntemlerle önlenir.

Günümüzde geliştiriciler geri yayılımı elle yazmaz; derin öğrenme kütüphaneleri gradyanları otomatik türev alma ile hesaplar.

Sıkça Sorulan Sorular

Geri yayılım ile gradyan inişi aynı şey mi?

Hayır, birlikte çalışırlar. Geri yayılım her ağırlığın gradyanını hesaplar; gradyan inişi ise bu gradyanları kullanarak ağırlıkları günceller.

Geri yayılım insan beyninde de var mı?

Beynin tam olarak bu algoritmayla öğrendiğine dair kesin bir kanıt yoktur. Geri yayılım, biyolojik öğrenmenin bir modeli değil, yapay ağları eğitmek için geliştirilmiş matematiksel bir yöntemdir.

İlgili terimler

Gradyan İnişi(Gradient Descent)Gradyan inişi, bir modelin kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için parametreleri, kaybın en hızlı azaldığı yönde (gradyanın tersine) küçük adımlarla tekrar tekrar güncelleyen optimizasyon yöntemidir.Kayıp Fonksiyonu(Loss Function)Kayıp fonksiyonu, bir modelin tahmini ile gerçek değer arasındaki farkı tek bir sayıyla ölçen fonksiyondur; eğitimin amacı bu kayıp değerini olabildiğince küçültmektir.Yapay Sinir Ağı(Artificial Neural Network)Yapay sinir ağı, birbirine bağlı yapay nöron katmanlarından oluşan ve bağlantı ağırlıklarını veriyle ayarlayarak öğrenen, beyinden esinlenmiş bir hesaplama modelidir.Aktivasyon Fonksiyonu(Activation Function)Aktivasyon fonksiyonu, yapay sinir ağındaki bir nöronun girdilerinin ağırlıklı toplamını dönüştürerek çıktısını belirleyen ve ağa doğrusal olmayan ilişkileri öğrenme yeteneği kazandıran matematiksel fonksiyondur.LSTM(Long Short-Term Memory)LSTM (uzun kısa süreli bellek), tekrarlayan sinir ağlarının uzun dizilerde bilgiyi unutma sorununu, neyin saklanıp neyin unutulacağına karar veren kapılar ve ayrı bir hücre durumu ile hafifleten sinir ağı yapısıdır.Derin Öğrenme(Deep Learning)Derin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla veriden karmaşık kalıpları otomatik olarak öğrenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.