Bağlantısallık - Vikipedi
İçeriğe atla
Ana menü
Gezinti
  • Anasayfa
  • Hakkımızda
  • İçindekiler
  • Rastgele madde
  • Seçkin içerik
  • Yakınımdakiler
Katılım
  • Deneme tahtası
  • Köy çeşmesi
  • Son değişiklikler
  • Dosya yükle
  • Topluluk portalı
  • Wikimedia dükkânı
  • Yardım
  • Özel sayfalar
Vikipedi Özgür Ansiklopedi
Ara
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç

İçindekiler

  • Giriş
  • 1 Kaynakça

Bağlantısallık

  • العربية
  • Català
  • Deutsch
  • English
  • Español
  • فارسی
  • Suomi
  • Français
  • עברית
  • Bahasa Indonesia
  • İtaliano
  • 日本語
  • 한국어
  • Bahasa Melayu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Русский
  • Српски / srpski
  • Українська
  • 中文
  • 粵語
Bağlantıları değiştir
  • Madde
  • Tartışma
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Araçlar
Eylemler
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Genel
  • Sayfaya bağlantılar
  • İlgili değişiklikler
  • Kalıcı bağlantı
  • Sayfa bilgisi
  • Bu sayfayı kaynak göster
  • Kısaltılmış URL'yi al
  • Karekodu indir
Yazdır/dışa aktar
  • Bir kitap oluştur
  • PDF olarak indir
  • Basılmaya uygun görünüm
Diğer projelerde
  • Vikiveri ögesi
Görünüm
Vikipedi, özgür ansiklopedi

Bağlantısallık, bilişsel bilim alanlarında mental fenomeni yapay nöron ağları (ANN) kullanarak açıklamayı umut eden bir yaklaşımdır.[1] Bağlantısallık, öğrenmenin deneyime bağlı olarak bağlantı gücünün değiştirilmesiyle oluşan,eş zamanlı gerçekleşen,rakamsal olarak gösterilebilen bağlantılarla dağıtılmış, sinyal aktivitesine dayalı olan bir bilişsel teori ortaya koyar.[2]

Bağlantısal yaklaşımın bazı faydaları, geniş bir dizi fonksiyona uygulanabilirliği, biyolojik nöronlara yapısal olarak benzerliği,fıtratsal yapısına düşük gereksinimi,sistemin bazı kısımlarında arıza oluşsa bile işini sürdürebilme kapasitesidir. (Arızaya dayanıklılık,grafecul degradation)[3] Bazı dezavantajları ise yapay nöron ağlarının bilgiyi nasıl işlediğini deşifre etmedeki zorluk,ya da zihinsel gösterimlerin bileşimini hesaba katmadaki ve fenomeni daha gelişmiş analizlerde açıklamada ortaya çıkan zorluktur.[2]

Derin öğrenme(Derin öğrenme) ağlarının son 10 yılda ortaya koyduğu başarı bu yaklaşımın popülerliğini büyük ölçüde artırdı ama bu tür ağların karmaşıklığı ve büyüklüğü beraberlerinde artmış yorumlanabilirlik problemlerini(interpretability problems 11 Kasım 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.) getirdi.[1]

Bağlantısallık, birçok kişiye sembolik hesaplamaya dayalı klasik zihin teorilerine bir alternatif olarak göründü ama iki yaklaşımın ne ölçüde uygun olduğu ortaya konuldukları günden beri çok tartışılan bir konu oldu.[1]

Connectionist (ANN) model with a hidden layer

Kaynakça

[değiştir | kaynağı değiştir]
  1. ^ a b c Garson, James (27 Kasım 2018). Zalta, Edward N. (Ed.). The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Metaphysics Research Lab, Stanford University. 25 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2021 – Stanford Encyclopedia of Philosophy vasıtasıyla. 
  2. ^ a b Smolensky, Paul (1999). "Grammar-based Connectionist Approaches to Language" (PDF). Cognitive Science. 23 (4): 589-613. doi:10.1207/s15516709cog2304_9. 22 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF)17 Şubat 2021. 
  3. ^ Marcus, Gary F. (2001). The Algebraic Mind: Integrating Connectionism and Cognitive Science (Learning, Development, and Conceptual Change). Cambridge, Massachusetts: MIT Press. ss. 27-28. ISBN 978-0262632683. 
  • g
  • t
  • d
Sibernetik ile ilgili alt alanlar ve sibernetikçiler
Alt alanlar
  • Yapay zekâ
  • Biyolojik sibernetik
  • Biyomedikal sibernetik
  • Biyorobotik
  • Biyosemiyotik
  • Nörosibernetik
  • Katastrof teorisi
  • Hesaplamalı nörobilim
  • Bağlantısallık
  • Kontrol teorisi
  • Sovyetler Birliği'nde sibernetik
  • Karar teorisi
  • Belirme
  • Mühendislik sibernetik
  • Homeostaz
  • Bilgi teorisi
  • Yönetim sibernetik
  • Medikal sibernetik
  • İkinci derece sibernetik
  • Göstergebilim
  • Sosyosibernetik
  • Polycontexturality
  • Sinerjetik
Sibernetikçiler
  • Alexander Lerner
  • Alexey Lyapunov
  • Alfred Radcliffe-Brown
  • Allenna Leonard
  • Anthony Wilden
  • Buckminster Fuller
  • Charles François
  • Genevieve Bell
  • Margaret Boden
  • Claude Bernard
  • Cliff Joslyn
  • Erich von Holst
  • Ernst von Glasersfeld
  • Francis Heylighen
  • Francisco Varela
  • Frederic Vester
  • Charles Geoffrey Vickers
  • Gordon Pask
  • Gordon S. Brown
  • Gregory Bateson
  • Heinz von Foerster
  • Humberto Maturana
  • I. A. Richards
  • Igor Aleksander
  • Jacque Fresco
  • Jakob von Uexküll
  • Jason Jixuan Hu
  • Jay Wright Forrester
  • Jennifer Wilby
  • John N. Warfield
  • Kevin Warwick
  • Ludwig von Bertalanffy
  • Meleyke Abbaszade
  • Manfred Clynes
  • Margaret Mead
  • Marian Mazur
  • N. Katherine Hayles
  • Natalia Bekhtereva
  • Niklas Luhmann
  • Norbert Wiener
  • Pyotr Grigorenko
  • Qian Xuesen
  • Ranulph Glanville
  • Robert Trappl
  • Sergei P. Kurdyumov
  • Anthony Stafford Beer
  • Stuart Kauffman
  • Stuart Umpleby
  • Talcott Parsons
  • Ulla Mitzdorf
  • Valentin Turchin
  • Valentin Braitenberg
  • William Ross Ashby
  • Walter Bradford Cannon
  • Walter Pitts
  • Warren McCulloch
  • William Grey Walter
Otorite kontrolü Bunu Vikiveri'de düzenleyin
  • BNF: cb12109918b (data)
  • GND: 4265446-4
  • LCCN: sh88001138
  • NLI: 987007531894405171
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bağlantısallık&oldid=32732789" sayfasından alınmıştır
Kategoriler:
  • Belirme
  • Zihin teorisi
  • Hesaplamalı nörobilim
  • Öğrenme
  • Yapay zekâ felsefesi
Gizli kategoriler:
  • Webarşiv şablonu wayback bağlantıları
  • BNF tanımlayıcısı olan Vikipedi maddeleri
  • GND tanımlayıcısı olan Vikipedi maddeleri
  • LCCN tanımlayıcısı olan Vikipedi maddeleri
  • NLI tanımlayıcısı olan Vikipedi maddeleri
  • Sayfa en son 15.01, 10 Mayıs 2024 tarihinde değiştirildi.
  • Metin Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş Lisansı altındadır ve ek koşullar uygulanabilir. Bu siteyi kullanarak Kullanım Şartlarını ve Gizlilik Politikasını kabul etmiş olursunuz.
    Vikipedi® (ve Wikipedia®) kâr amacı gütmeyen kuruluş olan Wikimedia Foundation, Inc. tescilli markasıdır.
  • Gizlilik politikası
  • Vikipedi hakkında
  • Sorumluluk reddi
  • Davranış Kuralları
  • Geliştiriciler
  • İstatistikler
  • Çerez politikası
  • Mobil görünüm
  • Wikimedia Foundation
  • Powered by MediaWiki
Bağlantısallık
Konu ekle