Delta Kuralı (Delta Rule)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER
Yapay sinir ağlarında kullanılan ve sistemin hata miktarının belirlenmesinde Hebb kuralı ile birlikte ismi en çok geçen kuraldır. Bu kural arka planda en küçük ortalamalı kareler (least mean square) hesaplaması kullanmaktadır. Sistemin çalışmasını basitçe beklenen değer ile gerçekleşen değer arasındaki farkın birbirine yaklaştırılması olarak düşünebiliriz. En küçük ortalamalı kareler (LMS) yöntemi de uzayda bulunan iki farklı değişkenin birbirine yaklaştırılması mantığı ile çalışmaktadır.
Delta kuralının formülasyonu aşağıdaki şekilde yapılabilir:
Δwij = 2μ xi (beklenen - gerçekleşen)j
Yukarıdaki formülde, sinir hücrelerini bağlayan sinapsisler üzerindeki ağırlık değerinin değişim miktarı delta kuralına göre hesaplanmıştır. Bu kurala göre sinapsisin ağırlığındaki değişm, eğitim oranı ( μ ) ile ilgili sinapsisin giriş değerinin ( xi ) yine ilgili sinapsisteki beklenen ve gerçekleşen arasındaki farkı ile çarpımına eşittir.
Herhangi bir programala dilinde aşağıdaki fonksiyona benzer şekilde bu fonksiyon kodlanabilir:
float delta ( float ogrenme, float giris, float beklenen, float gerceklesen){
return 2*ogrenme*giris*(beklenen - gerceklesen);
}
Delta kuralının daha geniş kullanıldığı geri dağılımlı (backpropagation) ağlar konusunu da okuyabilirsiniz.
« En Küçük Ortalamalı Kareler (Least Mean Squares) | DEV CPP ile OpenGL Derleme »
Yorumlar
Bilgisayar Kavramları üzerinde şu anda okumakta olduğunuz 'Delta Kuralı (Delta Rule)' isimli yazı 27 Oct 2008 tarihinde, saat: 15:03 'de Şadi Evren ŞEKER tarafından gönderilmiş, toplam 386 defa okunmuştur.
Benzer yazıları Bilgisayar Matematiği, Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) kategorilerinden okuyabilirsiniz. Yazar ile irtibat kurmak için email gönderebilirsiniz. Yazıya yorum yapabilir ya da yapılan yorumları RSS 2.0 ile takibe alabilirsiniz.
Yazarın Kitabı
Bu yazının yazarı Şadi Evren ŞEKER'in son çıkan kitabı "Programlama ve Veri Yapılarına giriş (C, C++ ve JAVA ile)" hakkında bilgi almak için Buraya tıklayabilirsiniz.
Eklenen Son Yazılar
- Özyineli Diller (Recursive Languages)
- Özyineli Geçiş Ağları (Reursive Transition Networks)
- Gellish (Kontrollü Doğal Dil)
- Karar Problemi (Decision Problem)
- Masfuf (Matris , Matrix)
- Turing Makinesi (Turing Machine)
- Özyineli Sayılabilir Diller (Recursively Enumerable Languages)
- Chomsky Hiyerarşisi ( Chomsky Hierarchy )
- Anlamsal Ağlar (Semantic Network)
- Mana Ağları (Sematic Webs, Anlamsal Ağ)
Yapılan Son Yorumlar
- vildan: teşekkürler..
- Şadi Evren ŞEKER: Elbette; farklı iki örnek daha...
- rasim: daha baska ornekler verebılırmısınız
- Zeynep Kaya: İyi günler.Benim size bi sorum daha...
- Zeynep Kaya: Cok tesekkür ederim yardımınız icin..
Yakın Yazılar
Kayıpsız Sıkıştırma (Lossless Compression)
MathML (Matematiksel İşaretleme Dili, Mathematical Markup Language)
de morgan kuralı (de morgan rule)
Delta Sıkıştırması (Delta Compression)
İkillik Prensibi (Duality Principle)
Malumat Çıkarımı (Knowledge Retrieval)
TEA (Tiny Encryption Algorithm)
İkinci Normal Şekil (Second Normal Form) 2NF
DTD (Document Type Definition, Döküman Tip Tanımı)
İleri Beslemeli Ağlar (Feedforward Neural Networks)
Uniform Gürültü (Uniform Noise)
Chomsky Hiyerarşisi ( Chomsky Hierarchy )
Bağlantılar