Hata Hesabı (Error Calculation)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER

Bilgisayar bilimlerinde pek çok farklı alanda pekçok farklı hata olmasına karşılık bu yazının amacı yapay sinir ağlarının eğitimi sırasında hatanın nasıl hesaplandığını anlatmayı hedeflemektedir:

Gözetimli eğitim sırasında bir hata hesabı yapılırken iki farklı boyut düşünülmelidir. Bunlardan birincisi her sinir hücresini (nöron) bağlayan sinapsis için hesaplanan hata, diğeri ise sistemin tamamının hata miktarıdır.

Sistemin başarısı, sistemin tamamının hata oranına göre belirlenmektedir. Ancak sistemin bu başarılı durumu tutması her sinir hücresindeki durumu tutması demektir.

Hata hesabı yapılırken kullanılan terimlerden birisi de çıkış hatasıdır (output error). Bu terim ile ifade edilen, sistemin istenen sonuçtan ne kadar hatalı olduğudur. Yani sistemden beklenen bir çıktı (output) bulunmaktadır. Çıkış hatası ise sistemin bu çıktıdan ne kadar farklı olduğudur.

Çıkış hatasının kullanıldığı en önemli yerlerden birisi de Kare Ortalamalarının Kökü ( Root Mean Square ) formülüdür. Bu formüle girdi olan hata miktarları sistemin beklenen değerden ne kadar uzak olduğunu vermektedir. Her zaman pozitif değer üreten kare ortalamalarının kökü formülüne göre eğitimin ne kadar saptığı tespit edilebilir.

« Kare Ortalamalarının Karekökü (Root Mean Square) | Hebb Kuralı (Hebb’s Rule) »

Yorumlar

Giriş yaparak yorum yazabilirsiniz.

Bu Yazı Hakkında

Bilgisayar Kavramları üzerinde şu anda okumakta olduğunuz 'Hata Hesabı (Error Calculation)' isimli yazı 27 Oct 2008 tarihinde, saat: 12:31 'de Şadi Evren ŞEKER tarafından gönderilmiş, toplam 145 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.