Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağları başta olmaküzere bilgisayar bilimlerinin alt dalı olan yapay zekanın çeşitli alanlarında kullanılan öğrenme çeşididir. Diğer alternatifi olan gözetimli öğrenme (supervised learning)’e göre daha uzun süremesinin en büyük sebebi ilk değerlerinin hedeflenen değerden çok uzak olma ihtimalidir. Aşağıda basit bir akış diyagramı ile gözetimsiz eğitimin nasıl yapılabileceği gösterilmiştir: [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağlarında, nöronlar arasındaki bağlantıların (sinapsis) ağırlıklarını göstermek amacıyla kullanılırlar. örneğin 4 nöronlu bir hopfield ağını ele alalım. Bu ağın eğitim öncesi bütün sinapsislerinin değerinin 0 olması beklenir. Yani basitçe 4 nöronu bulunan hopfield ağında her nöronun diğerlerine bağlı olması durumunda toplam 16 (4 x 4) sinapsis bağlantısından söz [...]

Yazan: Şadi Evren ŞEKER Aşağıda örnek bir hopfield ağı verilmiştir. Yukarıdaki bu ağda 4 nöron ve 12 adet bağlantı görülmektedir. Bu ağın üzerindeki bağlantılar aşağıdaki tablo ile gösterilebilir. Neuron 1 (N1) Neuron 2 (N2) Neuron 3 (N3) Neuron 4 (N4) Neuron 1 (N1) (N/A) N2->N1 N3->N1 N4->N1 Neuron 2 (N2) N1->N2 (N/A) N3->N2 N4->N2 Neuron [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapar sinir ağlarının eğitimi sırasında kullanılan bir terimdir. Buna göre sistemde bulunan sinapsislerden bir tanesindeki ağırlığın değişmesinin bütün sisteme etkisinin hesaplanması beklenir. Aslında bu hesap sistemin eğitilmesi için gerekli olan en önemli bilgiyi vermektedir. Çünkü sistem bu ağırlık değerlerini güncelleyerek daha iyi sonuçlar elde etmeye çalışmakta ve şayet bu güncelleme [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağlarının özel bir hali olan hopfield ağları basitçe aşağıdaki 3 özel durumu içerir: Nöronların ateşleme değerleri ikildir (binary), yani 1,0 şeklinde iki ihtimalden birisi olabilir. (İstisna olarak bazı hopfield ağlarında ise 1,-1 ihtimalleri alması söz konusudur) Nöronların eşik değerleri >= şeklindedir. Yani bir nöronun eşik değeri örneğin 2 [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağlarında yaşanan bir problem olan XOR problemine göre tek katman ile bir yapay sinir ağının xor fonksiyonunu vermesi beklenemez. Bu durum doğrusal ayrılabilirlik (linearly seperable) ile açıklanabilir. XOR probleminin çözümü için çok katmana ihtiyacımız bulunur. Problemin çözümü için giriş ve çıkış katmanları tahil 3 katman gerekmektedir ve çözüm [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bu yazının amacı JOONE (JAVA Object Oriented Neural Engine) uygulamasının nasıl kullanılacağını ve basit bir örneğin nasıl eğitileceğini açıklamaktır. JOONE, http://www.jooneworld.com/ adresinden indirilebilen açık kaynak kodlu bir yazılımdır. Yazılım indirilip kurulduktan sonra aşağıdakine benzer bir arayüzü bulunur: Bu arayüz üzerinde yahut işlemi (XOR (özel veya)) tanımlayarak eğitem bir uygulamayı adım [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bu yazıda yapay sinir ağlarının bazı örnekleri gösterilecektir. Bilindiği üzere yapay sinir ağlarında bulunan nöronların (neurons) dizilişleirnin çok katmanlı (multilayer) şekilde düşünülmesi mümkündür.  Bu örneklerin ortak noktası tek katmanlı olmalarıdır. VE Kapısı (And Gate): En basit sinir ağı olarak mantık devrelerinde kullanılan ve kapısı düşünülebilir. Aşağıda ve kapısının doğruluk çizelgesi(truth [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bu yazının amacı yapay sinir ağlarında (Artificial Neural Networks) konusunda kullanılan katman (layer) kavramını açıklamaktır. Bilindiği üzere bir yapay sinir ağının temel öğeleri sinir hücreleri (neurons) ve bu sinir hücrelerini bağlayan sinapsislerdir (synapses).  Sinir hücreleri bağlanarak bir yapay sinir ağı oluşturulduktan sonra sistemi oluşturan her sinir hücresini aşağıdaki şekilde katmanlara [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks) için her sinir hücresini (neuron) birbirine bağlayan ve üzerlerinde ağırlık değeri taşıyan bağlantı üniteleridir. Buna göre bir nöron kendi hareketini yaptıktan sonra diğer nöronlara iletilmek üzere bir sonuç üretir. Sinapsisler bu sonucu alıp belirli bir ağırlıkta diğer nörona iletir. Aşağıdaki şekilde 3 farklı nörondan [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bu yazının amacı yapay sinir ağlarında (Artificial Neural Networks) konusunda nöronların (neurons) nasıl kullanıldığı ve programlara nasıl dahil edildiğini açıklamaktır. Bilindiği üzere nöron (sinir hücresi, neuron) bir yapay sinir ağının en temel öğesidir. Bu tanımı şöyle genişletmek mümkündür, bir nöron kendi girişi olan, kendi içerisinde bir işlem yapan ve bir [...]

Yazan: Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağlarının en basit anlamda incelenebilmesi için problemi iki adet ikil haneleri olan (binary digists) bir girdiye bir de tek ikil (binary) çıktıya sahip bir örnek üzerinden inceleyelim. Aşağıda iki farklı fonksiyonun gerçeklik çizelgesi (doğruluk tablosu, truth table) verilmiştir. A ve B değerleri girişi C ise çıkışı ifade etsin: F [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerinin bir çalışma alanı olan yapay sinir ağlarında amaç insan vücudunda bulunan biyolojik sinir ağlarının bilgisayarlar tarafından modellenmesi ve başarılı olarak kullanılmasıdır. Bu işlem için öncelikle bir yapay sinir ağı tasarımı yapılır. Sinir ağında buluna nöron ve sinapsislere değerler atanarak sinir ağı tasarlandıktan sonra bu sinir ağının eğitim süreci [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bu yazının amacı yapay sinir ağlarının (Artificial neural Networks) nasıl eğitildiğini anlatmaktır. Bir yapay sinir ağını oluşturan sinir hücreleri (neurons, nöronlar) sinapsisler aracılığı ile birbirlerine bağlıdırlar. Bu sinapsisler bağladıkları nöronların birbirinden haberdar olmasını sağlamaktadırlar. Ancak biyolojik sinir hücrelerinde olduğu gibi bilgisayar dünyasında bulunan yapay sinir ağlarında da bütün bağlantıların (sinapsislerin [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerinin önemli çalışma alanlarından birisi olan yapay zekanın bir alt dalı olan yapay sinir ağları (artificial Neural Networks) ne yazık ki her konuda kullanışlı değildir. Bu yazının amacı günümüz bilgisi ile hangi problemlerin yapay sinir ağlarına uygun olduğunu sorgulamaktır. Basit bir sınıflandırma yapmak gerekirse, insanoğlunun matematiksel olarak modelleyebildiği problemler [...]

Yazan: Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerinin alt dalı olan yapay zekanın alt dalı olan yapay sinir ağlarının esin kaynağı olan nöronlar Türkçede sinir hücresi olarak da adlandırılabilir. Bu yazıda bu sinir hücrelerinin (nöronlar, neurons) nasıl çalıştığı ve bu çalışmalarının nasıl bilgisayar bilimlerine adapte edildiği anlatılacaktır. Nöronlar insan vücudunda bulunan sinir hücreleridir. Aşağıdaki şekilde bir nöron [...]

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilindiği üzere bilgisayarlar insanlara göre çok daha hızlı işlemler gerçekleştirebilmektedir örneğin toplama çarpma gibi matematiksel işlemler insanlara göre çok daha hızlı yapılabilmektedir. Ancak bazı işlemlerin gerçekleştirilmesi sırasında bilgisayarlarda modelleme sorunu ortaya çıkmaktadır. Yani her problem matematiksel yöntemlerle modellenememekte bunun sonucu olarak da bilgisayarların işlem gücü insanlara göre verimsiz kullanılmaktadır. Örneğin [...]