İleri Beslemeli Ağlar (Feedforward Neural Networks)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER
İleri beslemeli yapay sinir ağlarında temel olarak 3 çeşit katman (layer) bulunur. Giriş , gizli ve çıkış katmanları sırasıyla yapay sinir ağına giren verileri tutan giriş katmanı, işlemlerin yapıldığı ve istenilen sonuca göre kendisini eğiten gizli katman yada katmanlar ve son olarak çıkış değerlerini gösteren çıkış katmanıdır.
Bir gizli katmanın kaç seviye olacağı tamamen probleme göre belirlenmektedir. Her katman ve seviyede 1 veya daha çok sayıda sinir hücresi (nöron) bulunabilir.
Aşağıda örnek bir tek gizli katmanı bulunan ileri beslemeli ağ tasviri bulunmaktadır:

Yukarıdaki ağda dikkat edilirse bütün sinapsis yönleri (yani verinin akışı) giriş katmanından çıkış katmanına doğrudur.
Bir ileri beslemeli yapay sinir ağında her katmanda ne kadar sinir hücresi (neuron) olacağına aşağıdaki basit bir iki kurala göre karar verilebilir:
Öncelilkle giriş katmanı için nöron sayısına sistemin girdisi olan verinin sayısına göre kolayca karar verilebilir. Örneğin sistemimizin öğrenmesini ve daha sonra sınıflandırmasını istediğimiz örüntünün (pattern) kaç veri ünitesinden oluştuğuna (örneğin bit) göre giriş katmanındaki sinir hücresi sayısı belirlenebilir.
Kısaca giriş katmanındaki her sinir hücresi, sonucu etkilemesi istenen bir değişkene karşılık gelmektedir.
Benzer uygulama çıkış katmanı için de kullanılabilir. Buna göre çıkış bilgisinin nasıl gösterilmesi istendiğine karar verildikten sonra bu çıkışta bulunması istenen her değişken için bir sinir hücresi bulundurulması gerekir.
Örneğin bir sınıfladırma problemi için çıkış katmanında farklı sınıfların gösterilmesini sağlamaya yeterli miktarda sinir hücresi bulunması yeterlidir. Veya bir filitreleme problemi için giriş ve çıkıştaki nöronların sayısı genelde eşit olur.
« Doğrusal Sondalama (Linear Probing, Progressive Overflow) | Sigmoid Fonksiyon »
Yorumlar
Bilgisayar Kavramları üzerinde şu anda okumakta olduğunuz 'İleri Beslemeli Ağlar (Feedforward Neural Networks)' isimli yazı 02 Nov 2008 tarihinde, saat: 21:59 'de Şadi Evren ŞEKER tarafından gönderilmiş, toplam 764 defa okunmuştur.
Benzer yazıları 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
- Visual Basic ile Gösterici (Pointer) Kullanımı
- Hasse Çizgeleri (Hasse Diagrams)
- Zeki Vekiller (Akıllı Ajanlar, Intelligent Agents, Zeki Etmenler )
- Integral Kriptoanalizi ( Toplam Tecessüsü , Integral Cryptoanalysis)
- Diferansiyel Kriptoanalizi ( Fark Tecessüsü , Differential Cryptoanalysis)
- Sierpinski Üçgeni (Sierpinski Triangle)
- C ile programlamaya giriş final sınavı çözümleri
- Çok Seviyeli Sıralar (Multi Level Queues)
- Çift Özetleme (Double Hashing)
- İkinci Dereceden Sondalama (Quadratic Probing)
Yapılan Son Yorumlar
- Şadi Evren ŞEKER: Sıralama işleminiz poligonu...
- Şadi Evren ŞEKER: bahsettiğiniz sıralama algoritması...
- Abdurrahman ulusoy: merhaba hocam. gelişigüzel...
- Oguz Okutan: Merhaba hocam.. Fonksiyonlarda degere göre...
- Şadi Evren ŞEKER: Null, NULL, nil veya null olarak...
- Fatih Kabakci: hocam merhabalar,...
- kara: Çok güzel anlatılmış gerçekten teşekkürler...
- Şadi Evren ŞEKER: Bahsettiğiniz şekil dönüşümü...
- Caner: Kullanıcıdan açı girdisi almıyorsanız...
- Furkan Yediyildiz: Algoritmanin mantigi cok güzel...
- havva: çok sağolun çok güzel açıklamalar var tşk...
- Şadi Evren ŞEKER: typedef komutu, bir yapıdan yeni bir...
- fatih kabakci: hocam ben structures ile ilgili bir sorum...
- Şadi Evren ŞEKER: evet, yukarıda açıklanan, herhangi...
- Abdurrahman ulusoy: fi açısından teta kadar döndürme...
- Şadi Evren ŞEKER: Hayır yok, bir noktanın, herhangi...
- Abdurrahman ulusoy: Bu durumda yukarıdaki formüllerin...
- Abdurrahman ulusoy: Merhaba hocam Üstteki mesajımda...
- mustafa ekmekcioğlu: merhaba şadi bey ben hacettepe...
- Şadi Evren ŞEKER: Talebiniz üzerine...
Yakın Yazılar
İleri Beslemeli Ağlar (Feedforward Neural Networks)
Kazanan Hepsini Alır (Winner Takes All)
Geri Yayılımlı Ağlar (Backpropagation Networks)
Self Organizing Maps (Özdüzenleyici Haritalar)
Yapay Sinir Ağlarının Sınanması (Validating Artificial Neural Networks)
Sinir Ağlarında Katmanlar (Neuron Layers)
Tek Katmanlı Sinir Ağları (Single Layer Neural Networks)
Yapay Sinir Ağları ve Problem Çözümü
Yapay Sinir Ağlarının Eğitimi (Training Neural Networks)
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
Doğrusal Fonksiyon (Linear Function)
Bağlantılar