TechCodeview

Yapay Sinir Ağı Eğitimi, YSA'ların temel ve ileri düzey kavramlarını sağlar. Yapay Sinir Ağı eğitimimiz hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için geliştirilmiştir.

'Yapay sinir ağı' terimi, beyinden modellenen yapay zekanın biyolojik olarak ilham alan bir alt alanını ifade eder. Yapay sinir ağı genellikle insan beyninin yapısını oluşturan biyolojik sinir ağlarına dayalı bir hesaplama ağıdır. İnsan beyninde birbirine bağlı nöronlar olduğu gibi, yapay sinir ağlarında da ağın çeşitli katmanlarında birbirine bağlı nöronlar bulunur. Bu nöronlar düğümler olarak bilinir.

engellenen numaralar

Yapay sinir ağı eğitimi, yapay sinir ağıyla ilgili tüm hususları kapsar. Bu derste YSA'ları, Uyarlanabilir rezonans teorisini, Kohonen kendi kendini organize eden haritayı, Yapı taşlarını, denetimsiz öğrenmeyi, Genetik algoritmayı vb. tartışacağız.

Yapay Sinir Ağı Nedir?

Dönem ' Yapay Sinir Ağı ' insan beyninin yapısını geliştiren Biyolojik sinir ağlarından türetilmiştir. İnsan beyninde birbirine bağlı nöronlar olduğu gibi, yapay sinir ağlarında da ağın çeşitli katmanlarında birbirine bağlı nöronlar bulunur. Bu nöronlar düğümler olarak bilinir.

Verilen şekil Biyolojik Sinir Ağının tipik diyagramını göstermektedir.

Tipik Yapay Sinir Ağı verilen şekle benzer.

Biyolojik Sinir Ağından gelen dendritler Yapay Sinir Ağlarında girdileri, hücre çekirdeği Düğümleri, sinaps Ağırlıkları ve Akson Çıktıyı temsil eder.

Biyolojik sinir ağı ile yapay sinir ağı arasındaki ilişki:

Bir Yapay Sinir Ağı alanında Yapay zeka Nöron ağını taklit etmeye çalıştığı yerde insan beyni oluşur, böylece bilgisayarlar olayları anlama ve insan gibi karar verme seçeneğine sahip olur. Yapay sinir ağı, bilgisayarların birbirine bağlı beyin hücreleri gibi davranması için programlanmasıyla tasarlanmıştır.

İnsan beyninde yaklaşık 1000 milyar nöron bulunmaktadır. Her nöronun 1.000 ila 100.000 aralığında bir bağlantı noktası vardır. İnsan beyninde veriler dağıtılacak şekilde depolanır ve gerektiğinde bu verinin birden fazla parçasını paralel olarak hafızamızdan çıkarabiliriz. İnsan beyninin inanılmaz derecede şaşırtıcı paralel işlemcilerden oluştuğunu söyleyebiliriz.

Yapay sinir ağını bir örnekle anlayabiliriz, girdi alan ve çıktı veren dijital mantık kapısı örneğini ele alalım. İki giriş alan 'VEYA' kapısı. Girişlerden biri veya her ikisi de 'Açık' ise, çıkışta 'Açık' oluruz. Her iki giriş de 'Kapalı' ise, çıktıda 'Kapalı' olur. Burada çıktı girdiye bağlıdır. Beynimiz aynı görevi yapmıyor. Beynimizdeki 'öğrenen' nöronlar nedeniyle çıktı-girdi ilişkisi değişmeye devam ediyor.

Yapay sinir ağının mimarisi:

Yapay sinir ağı mimarisi kavramını anlamak için sinir ağının nelerden oluştuğunu anlamamız gerekir. Katmanlar halinde düzenlenmiş birimler olarak adlandırılan çok sayıda yapay nörondan oluşan bir sinir ağını tanımlamak için. Yapay sinir ağında bulunan çeşitli katman türlerine bakalım.

Yapay Sinir Ağı temel olarak üç katmandan oluşur:

Giriş Katmanı:

Adından da anlaşılacağı gibi, programcı tarafından sağlanan birçok farklı formattaki girdileri kabul eder.

Gizli Katman:

Gizli katman, giriş ve çıkış katmanları arasında yer alır. Gizli özellikleri ve kalıpları bulmak için tüm hesaplamaları yapar.

Çıkış Katmanı:

Girdi, gizli katmanı kullanarak bir dizi dönüşümden geçer ve sonuçta bu katman kullanılarak iletilen çıktıyla sonuçlanır.

Yapay sinir ağı girdiyi alır ve girdilerin ağırlıklı toplamını hesaplar ve bir önyargı içerir. Bu hesaplama bir transfer fonksiyonu biçiminde temsil edilir.

Ağırlıklı toplamın, çıktıyı üretmek için bir aktivasyon fonksiyonuna girdi olarak aktarıldığını belirler. Etkinleştirme işlevleri bir düğümün ateşlenip ateşlenmeyeceğini seçer. Yalnızca kovulanlar çıktı katmanına ulaşabilir. Gerçekleştirdiğimiz göreve göre uygulanabilecek farklı aktivasyon fonksiyonları mevcuttur.

Yapay Sinir Ağının (YSA) Avantajları

Paralel işleme yeteneği:

Yapay sinir ağları birden fazla görevi aynı anda gerçekleştirebilecek sayısal bir değere sahiptir.

java tarihi şimdi

Verileri ağın tamamında depolamak:

Geleneksel programlamada kullanılan veriler bir veritabanında değil, ağın tamamında depolanır. Birkaç veri parçasının tek bir yerde kaybolması ağın çalışmasına engel değildir.

Eksik bilgiyle çalışabilme yeteneği:

YSA eğitimi sonrasında bilgiler, yetersiz verilerle bile çıktı üretebilmektedir. Buradaki performans kaybı, eksik verilerin önemine bağlıdır.

Bellek dağıtımına sahip olmak:

YSA'nın uyum sağlayabilmesi için örneklerin belirlenmesi ve bu örneklerin ağa gösterilerek ağın istenilen çıktıya göre teşvik edilmesi önemlidir. Ağın ardışıklığı seçilen örneklerle doğru orantılıdır ve olay ağa tüm yönleriyle görünemezse yanlış çıktı üretebilir.

Hata toleransına sahip olmak:

YSA'nın bir veya daha fazla hücresinin gasp edilmesi, onun çıktı üretmesini engellemez ve bu özellik, ağın hataya dayanıklı olmasını sağlar.

Yapay Sinir Ağının Dezavantajları:

Uygun ağ yapısının güvencesi:

Yapay sinir ağlarının yapısının belirlenmesine yönelik özel bir kılavuz bulunmamaktadır. Uygun ağ yapısı deneyim, deneme ve yanılma yoluyla gerçekleştirilir.

Ağın tanınmayan davranışı:

YSA'nın en önemli konusudur. YSA bir test çözümü ürettiğinde neden ve nasıl olduğuna dair bir fikir vermez. Ağa olan güveni azaltır.

Donanım bağımlılığı:

Yapay sinir ağları yapıları gereği paralel işlem gücüne sahip işlemcilere ihtiyaç duymaktadır. Bu nedenle ekipmanın gerçekleştirilmesi bağımlıdır.

Sorunu ağa göstermenin zorluğu:

birinci dereceden mantık

YSA'lar sayısal verilerle çalışabilir. Problemlerin YSA'ya sunulmadan önce sayısal değerlere dönüştürülmesi gerekmektedir. Burada çözümlenecek sunum mekanizması ağın performansını doğrudan etkileyecektir. Kullanıcının yeteneklerine bağlıdır.

Ağın süresi bilinmiyor:

Ağ, hatanın belirli bir değerine indirgenir ve bu değer bize optimum sonuçlar vermez.

20'li yılların ortalarında dünyaya yayılan bilim yapay sinir ağları^buyüzyılda katlanarak gelişmektedir. Şu anda yapay sinir ağlarının artılarını ve kullanımı sırasında karşılaşılan sorunları araştırdık. Gelişen bir bilim dalı olan YSA ağlarının tek tek eksilerinin ortadan kalktığı, artılarının ise her geçen gün arttığı göz ardı edilmemelidir. Bu da yapay sinir ağlarının giderek önem kazanarak hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geleceği anlamına geliyor.

Yapay sinir ağları nasıl çalışır?

Yapay Sinir Ağı, yapay nöronların düğümleri oluşturduğu ağırlıklı yönlendirilmiş bir grafik olarak en iyi şekilde temsil edilebilir. Nöron çıktıları ve nöron girdileri arasındaki ilişki, ağırlıklarla yönlendirilmiş kenarlar olarak görülebilir. Yapay Sinir Ağı, giriş sinyalini dış kaynaktan desen şeklinde ve vektör biçiminde görüntü olarak alır. Bu girişler daha sonra her n sayıda giriş için x(n) gösterimleriyle matematiksel olarak atanır.

Daha sonra her bir girdi kendisine karşılık gelen ağırlıklarla çarpılır (bu ağırlıklar yapay sinir ağlarının belirli bir sorunu çözmek için kullandığı ayrıntılardır). Genel anlamda bu ağırlıklar normalde yapay sinir ağı içindeki nöronlar arasındaki ara bağlantının gücünü temsil eder. Tüm ağırlıklı girdiler hesaplama ünitesinin içinde özetlenir.

Ağırlıklı toplam sıfıra eşitse, çıktıyı sıfırdan farklı hale getirmek veya sistemin tepkisini ölçeklendirmek için başka bir şey yapmak için önyargı eklenir. Önyargı aynı girdiye sahiptir ve ağırlık 1'e eşittir. Burada ağırlıklı girdilerin toplamı 0 ila pozitif sonsuz aralığında olabilir. Burada yanıtı istenilen değerin sınırları içerisinde tutmak için belirli bir maksimum değer kıyaslanır ve ağırlıklı girdilerin toplamı aktivasyon fonksiyonundan geçirilir.

Aktivasyon fonksiyonu, istenen çıktıyı elde etmek için kullanılan transfer fonksiyonları kümesini ifade eder. Aktivasyon fonksiyonunun farklı bir türü vardır, ancak öncelikle doğrusal veya doğrusal olmayan fonksiyon kümeleri vardır. Yaygın olarak kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından bazıları İkili, doğrusal ve Tan hiperbolik sigmoidal aktivasyon fonksiyonlarıdır. Her birine ayrıntılı olarak göz atalım:

İkili:

İkili aktivasyon fonksiyonunda çıkış ya birdir ya da 0'dır. Burada bunu başarmak için bir eşik değeri ayarlanmıştır. Eğer nöronların net ağırlıklı girişi 1'den büyükse, aktivasyon fonksiyonunun son çıktısı bir olarak, aksi takdirde çıktı 0 olarak döndürülür.

açısal cli'yi kaldır

Sigmoidal Hiperbolik:

Sigmoidal Hiperbol fonksiyonu genellikle ' S ' şeklindeki eğri. Burada tan hiperbolik fonksiyonu, gerçek net girdiden çıktıya yaklaşmak için kullanılır. İşlev şu şekilde tanımlanır:

F(x) = (1/1 + exp(-????x))

Nerede ???? Diklik parametresi olarak kabul edilir.

Yapay Sinir Ağı Türleri:

İnsan beyin nöronuna ve ağ işlevlerine bağlı olarak çeşitli Yapay Sinir Ağları (YSA) türleri vardır, yapay sinir ağları da benzer görevleri yerine getirir. Yapay sinir ağlarının çoğunluğu, daha karmaşık bir biyolojik partnerle bazı benzerliklere sahip olacak ve beklenen görevlerde oldukça etkili olacaktır. Örneğin segmentasyon veya sınıflandırma.

Geribildirim YSA'sı:

Bu tür YSA'da, dahili olarak en iyi şekilde geliştirilmiş sonuçları elde etmek için çıktı ağa geri döner. Göre Massachusetts Üniversitesi , Lowell Atmosfer Araştırmaları Merkezi. Geri bildirim ağları bilgiyi kendi içine geri besler ve optimizasyon sorunlarını çözmek için çok uygundur. Dahili sistem hatası düzeltmeleri geri beslemeli YSA'ları kullanır.

İleri Beslemeli YSA:

Önkoşul

Bu eğitime başlamadan önce ön koşul olarak özel bir uzmanlığa gerek yoktur.

Kitle

Yapay Sinir Ağı Eğitimimiz, hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için YSA'nın temel konseptini anlamalarına yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiştir.

Sorunlar

Bu Yapay Sinir Ağı eğitiminde herhangi bir sorun bulamayacağınıza sizi temin ederiz. Ancak herhangi bir sorun veya hata varsa, lütfen sorunu iletişim formuna gönderin, böylece sorunu daha da geliştirebiliriz.