Derin öğrenmede geometrik yöntemler
Unal_yildirim ASYU2018.pdf (1.342Mb)
Derin öğrenme algoritmaları, son zamanlarda en yaygın kullanılan makine öğrenmesi yakla¸sımları haline gelmiştir. Derin öğrenmede geometrik metodların kullanılması ile makine öğrenmesi alanında dikkat çeken yakla¸sımlar ortaya çıkmıştır. Basitçe bir Öklid uzayının genel hali olarak görülen manifoldlar teorisi derin öğrenme alanında uygulanabilir hale gelmiş ve bu alan Geometrik Derin Öğrenme adını almı¸stır. Bu çalışma ile manifold teorisi ve diferansiyel geometri metodlarının derin öğrenmedeki uygulamaları sunulmuştur.
Deep learning algorithms have recently become the most widely used machine learning approaches. Remarkable approaches have emerged inthe field of machine learning studies with the use of geometric methods for deep learning. The manifold theory, which is simply regarded as the general state of an Euclidean space, has become applicable in the field of deep learning and this field has been named Geometric Deep Learning. In this study, applications of manifold theory and differential geometry to deep learning is presented