İleri
Attention
Bir dizideki her ögenin, çıktı üretilirken diğer ögelere ne kadar ağırlık vereceğini öğrenilebilir biçimde belirleyen mekanizmadır.
TransformerContext WindowEmbedding
30 Ağustos 2026
ATLAS KATEGORİSİ
Deep Learning
Deep Learning alanındaki 27 terimin Türkçe tanımı bu sayfada. Ayrıntı gerektiren kavramlar Atlas girdisine açılır; geri kalanında sözlük tanımı nihai biçimdir.
- Terim
- 27
- Atlas girdisi
- 4
- İşaretli
- 0
- Hedef girdi
- 24
01AYRINTILI GİRDİLER
Atlas kavramları
Gövdesi, kaynakları ve sürüm geçmişi olan girdiler. Bir kavramın Atlas girdisi açılması, tek satırlık tanımın yetmediği anlamına gelir.
Orta
Deep Learning
Çok katmanlı sinir ağlarıyla, ham veriden özellikleri elle tanımlamaya gerek kalmadan hiyerarşik temsiller öğrenen makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
Neural NetworksTransformerComputer Vision
3 Eylül 2026
Orta
Neural Networks
Girdiyi ağırlıklı toplamlar ve doğrusal olmayan aktivasyonlardan geçiren katmanlar dizisiyle işleyen, hatayı geri yayarak ağırlıklarını güncelleyen model ailesidir.
Deep LearningTransformerMachine Learning
2 Eylül 2026
İleri
Transformer
Dizideki her ögenin diğerleriyle ilişkisini dikkat mekanizmasıyla hesaplayan, modern dil ve görü modellerinin temelindeki sinir ağı mimarisidir.
AttentionEmbeddingTokenization
28 Ağustos 2026
02ALAN SÖZLÜĞÜ
Deep Learning terimleri
Bu alanın tüm sözlük terimleri, Türkçe tanımı ve İngilizce karşılığıyla. Mor işaretli olanların ayrıntılı Atlas girdisi yayında.
- Aktivasyon fonksiyonuActivation Function
- Katman çıktısına doğrusal olmayan bir dönüşüm uygulayan fonksiyon; ağın karmaşık ilişkiler öğrenmesini mümkün kılar.Sözlükteki yeri
- Artık bağlantıResidual Connection
- Katmanın çıktısına girdisini ekleyerek gradyanın derin ağlarda kaybolmasını önleyen bağlantı.Sözlükteki yeri
- Çok başlı dikkatMulti-Head Attention
- Dikkatin birden çok paralel alt uzayda hesaplanması; farklı ilişki türlerinin aynı anda yakalanmasını sağlar.Sözlükteki yeri
- DamıtmaDistillation
- Büyük bir modelin davranışını daha küçük bir modele öğreterek maliyeti düşürme tekniği.Sözlükteki yeri
- Derin öğrenmeDLDeep Learning
- Çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla, temsilleri veriden kademeli olarak öğrenen makine öğrenmesi alt alanı.Sözlükteki yeriAtlas girdisi
- DevirEpoch
- Eğitim verisinin tamamının model üzerinden bir kez geçmesi.Sözlükteki yeri
- Dikkat mekanizmasıAttention
- Modelin çıktının her adımında girdinin hangi kısımlarına ne kadar ağırlık vereceğini öğrendiği mekanizma.Sözlükteki yeriAtlas girdisi
- Geri yayılımBackpropagation
- Kaybın her ağırlığa göre türevini katmanlar boyunca geriye doğru hesaplayan algoritma.Sözlükteki yeri
- Gizli uzayLatent Space
- Modelin veriyi sıkıştırılmış biçimde temsil ettiği soyut vektör uzayı.Sözlükteki yeri
- Gradyan inişiGradient Descent
- Kayıp fonksiyonunun eğimini izleyerek ağırlıkları adım adım güncelleyen optimizasyon yöntemi.Sözlükteki yeri
- Katman normalizasyonuLayer Normalization
- Her katmanın çıktısını kendi içinde normalleştirerek eğitimi kararlı kılan teknik.Sözlükteki yeri
- Kaybolan gradyanVanishing Gradient
- Derin ağlarda gradyanın geriye doğru ilerlerken sıfıra yaklaşması; alt katmanların öğrenmesini durdurur.Sözlükteki yeri
- Kayıp fonksiyonuLoss Function
- Modelin tahmini ile gerçek değer arasındaki farkı sayıya çeviren, eğitimin en aza indirmeye çalıştığı ölçüt.Sözlükteki yeri
- Kendine dikkatSelf-Attention
- Bir dizideki her öğenin aynı dizinin diğer öğeleriyle ilişkisini hesapladığı dikkat biçimi.Sözlükteki yeri
- Kodlayıcı–çözücüEncoder–Decoder
- Girdiyi bir temsile sıkıştıran ve o temsilden çıktı üreten iki parçalı mimari; çeviri görevlerinin klasik yapısıdır.Sözlükteki yeri
- Konum kodlamasıPositional Encoding
- Transformer'ın sırayı algılayabilmesi için her konuma eklenen bilgi; mimari kendiliğinden sıra bilgisi taşımaz.Sözlükteki yeri
- NormalizasyonNormalization
- Değişkenleri karşılaştırılabilir ölçeğe getirme; eğitimin kararlılığını artırır.Sözlükteki yeri
- Öğrenme oranıLearning Rate
- Her güncellemede ağırlıkların ne kadar değişeceğini belirleyen hiperparametre.Sözlükteki yeri
- Ölçek yasalarıScaling Laws
- Model boyutu, veri miktarı ve hesaplama bütçesi ile performans arasındaki düzenli ilişkiyi tarif eden ampirik bulgular.Sözlükteki yeri
- ParametreParameter
- Eğitim sırasında öğrenilen ağırlık değeri; model büyüklüğü genellikle parametre sayısıyla anılır.Sözlükteki yeri
- SeyreltmeDropout
- Eğitim sırasında nöronların rastgele bir kısmını devre dışı bırakarak aşırı uyumu azaltan düzenlileştirme yöntemi.Sözlükteki yeri
- Tekrarlayan sinir ağıRNNRecurrent Neural Network
- Dizideki her adımda önceki adımın durumunu taşıyan, transformer öncesi sıralı veri mimarisi.Sözlükteki yeri
- Transformer
- Dikkat mekanizmasına dayanan, diziyi paralel işleyebilen ve bugünkü dil modellerinin temelini oluşturan mimari.Sözlükteki yeriAtlas girdisi
- Uzmanlar karışımıMoEMixture of Experts
- Her girdi için modelin yalnızca bir alt kümesinin çalıştığı mimari; parametre sayısını çalışma maliyetinden ayırır.Sözlükteki yeriAtlas girdisi
- Uzun kısa süreli bellekLSTMLong Short-Term Memory
- Uzun dizilerde bilgiyi kapılarla koruyarak tekrarlayan ağların unutma sorununu azaltan mimari.Sözlükteki yeri
- Yapay sinir ağıNNNeural Network
- Ağırlıklı bağlantılarla birbirine bağlı katmanlardan oluşan, veriden fonksiyon öğrenen hesaplama yapısı.Sözlükteki yeriAtlas girdisi
- Yığın boyutuBatch Size
- Bir ağırlık güncellemesinde işlenen örnek sayısı; bellek kullanımını ve eğitim kararlılığını etkiler.Sözlükteki yeri