Gizli Katman (Hidden Layer)

Gizli Katman nedir?

Bir yapay sinir ağı üç tür katmandan oluşur: giriş katmanı, çıkış katmanı ve ikisinin arasındaki gizli katmanlar. Gizli katman, ağa verilen ham veriyi alıp bir dizi matematiksel dönüşümden geçiren ara katmandır. "Gizli" denmesinin sebebi mistik bir şey değil: ne girişte ne de çıkışta olduğu için dışarıdan doğrudan gözlemlenmez, değerleri ağın içinde kalır.

Nasıl çalışır?

Her gizli katman, bir önceki katmandan gelen sayıları alır, bunları ağırlıklarla çarpar, üzerine bir bias ekler ve sonucu bir activation function •ağa doğrusal olmayanlık katan fonksiyon• üzerinden geçirir. Bu işlem katman katman tekrarlanır. İlk gizli katmanlar basit örüntüleri (kenarlar, kelime parçaları) yakalarken, derinleştikçe katmanlar daha soyut kavramları temsil etmeye başlar. Katman sayısı arttıkça ağ "derin" olur — deep learning terimi tam da buradan gelir.

Neden önemli?

Gizli katman olmadan bir ağ yalnızca doğrusal ilişkiler öğrenebilir; yani gerçek verinin çoğunu kaçırır. Gizli katmanlar sayesinde ağ, doğrusal olmayan ve iç içe geçmiş örüntüleri temsil edebilir. Modern dil modellerinin ve görüntü modellerinin gücü, büyük ölçüde çok sayıda gizli katmanın üst üste yığılmasından gelir.

Kullanım alanları

Görüntü tanımadan dil modellerine, öneri sistemlerinden ses işlemeye kadar her derin öğrenme mimarisinin çekirdeğinde gizli katmanlar vardır. Kaç gizli katman olacağı ve her birinde kaç nöron bulunacağı, modelin kapasitesini belirleyen en temel tasarım kararlarından biridir.