Yapay Sinir Ağları_02

8/6/2019 Yapay Sinir Alar_02

1/25

Dr. F. TemurtaDr. F. Temurta [email protected] [email protected] 11

Kavramlar:Kavramlar:

renmerenme

Bilgi temsili.Bilgi temsili.

Benzer snftan benzer veriler, YSA, vb., yaplar ierisinde benzerBenzer snftan benzer veriler, YSA, vb., yaplar ierisinde benzerekilde temsil edilirler.ekilde temsil edilirler.

Bu sebep ile ayn kategoride snflandrlmaldrlar.Bu sebep ile ayn kategoride snflandrlmaldrlar.

ve giri vektrlerinin ayn kategoride olabilmesi iinve giri vektrlerinin ayn kategoride olabilmesi iin

aralarndaki klid mesafesinin kk olmas gereklidir.aralarndaki klid mesafesinin kk olmas gereklidir.

ix

jx

ji xx

Yapay Sinir Alar (YSA)Yapay Sinir Alar (YSA)


2/25



renmerenme

Bilgi temsili.Bilgi temsili.

Ayr snf olarak kategorize edilmi veriler, YSA, vb., yaplarAyr snf olarak kategorize edilmi veriler, YSA, vb., yaplarierisinde olduka farkl bir ekilde temsil edilirler.ierisinde olduka farkl bir ekilde temsil edilirler.

Eer belirli bir girdi deeri veya zellik dierlerine gre daha nemliEer belirli bir girdi deeri veya zellik dierlerine gre daha nemliise a yapsnda daha fazla dm (sinir) ile temsil edilebilir.ise a yapsnda daha fazla dm (sinir) ile temsil edilebilir.

Yani, a yaps bu tr nbilgiler nda tasarlanabilir ve byle birYani, a yaps bu tr nbilgiler nda tasarlanabilir ve byle biryap problemi zmede standart yapya gre daha etkin olabilir.yap problemi zmede standart yapya gre daha etkin olabilir.



3/25



renme ile gerekleen grevlerrenme ile gerekleen grevler

rnt ilikilendirme (pattern association).rnt ilikilendirme (pattern association).

likilendirilmi (arml) bir bellek, ilikileri renen beyinelikilendirilmi (arml) bir bellek, ilikileri renen beyinebenzetilmeye allan bir datk bellektir.benzetilmeye allan bir datk bellektir.

likilendirme (arm), insan belleinin gze arpan bir zelliilikilendirme (arm), insan belleinin gze arpan bir zelliiolarak bilinmektedir.olarak bilinmektedir.

likilendirme, btnn bir ksm ile veya eksik bilgi ile btnlikilendirme, btnn bir ksm ile veya eksik bilgi ile btnartrma ilemidir.artrma ilemidir.

Bata, Hopfield a olmak zere bir ksm alar arm amac ileBata, Hopfield a olmak zere bir ksm alar arm amac ilekullanlabilirler.kullanlabilirler.



4/25




rnt tanma (pattern recognation).rnt tanma (pattern recognation).

nsan beyni rnt tanmada olduka iyidir. Alglayclarmz vastasnsan beyni rnt tanmada olduka iyidir. Alglayclarmz vastasile evremizdeki ortamdan veriler alrz ve bu verilerin kaynaklarnile evremizdeki ortamdan veriler alrz ve bu verilerin kaynaklarnayrt edebiliriz ve tanyabiliriz.ayrt edebiliriz ve tanyabiliriz.

Yalansa da tandk bir yz, bozuk grltl bir telefon hattndanYalansa da tandk bir yz, bozuk grltl bir telefon hattndankonutuumuz birisini, vb., kolaylkla tanyabiliriz.konutuumuz birisini, vb., kolaylkla tanyabiliriz.

rnek konfigrasyon;rnek konfigrasyon;



5/25




Fonksiyon yaknsamas.Fonksiyon yaknsamas.

YSA kullanarak nonYSA kullanarak non--lineer bir fonksiyona yaknsama yapabiliriz.lineer bir fonksiyona yaknsama yapabiliriz.

eklinde bir noneklinde bir non--lineer fonksiyona eklindelineer fonksiyona eklindeyaknsadmz dnrsek ile arasndaki klidyaknsadmz dnrsek ile arasndaki klidmesafesi kabul edilebilecek kk bir hata deerinin altndamesafesi kabul edilebilecek kk bir hata deerinin altnda

olmaldr.olmaldr.

)(xfT

iinxwxFxfTTTT

I),()(

),( wxFTT

)(xfT

),( wxTT



6/25




Sistem tanmlama/modelleme.Sistem tanmlama/modelleme.

Sistem tanmlamada aslnda bir fonksiyon yaknsama problemidir.Sistem tanmlamada aslnda bir fonksiyon yaknsama problemidir.



7/25




Ters sistem modelleme.Ters sistem modelleme.

Konfigrasyonu;Konfigrasyonu;



8/25




Konrtol.Konrtol.

rnek konfigrasyonrnek konfigrasyon --YSA;YSA;



9/25




Filtreleme.Filtreleme.

Filtreleme, grltl veriden istenilen veriyi karma eklindeFiltreleme, grltl veriden istenilen veriyi karma eklindednlebilir.dnlebilir.

Filtreleme: n / t zamannda istenen veriyi n / t zamanndaki veFiltreleme: n / t zamannda istenen veriyi n / t zamanndaki vedaha nceki zamanlardaki verileri kullanarak belirler.daha nceki zamanlardaki verileri kullanarak belirler.

Smooting (yumuatma) n / t zamanndaki veriyi yumuatmakSmooting (yumuatma) n / t zamanndaki veriyi yumuatmakiin n / t zamanndan nceki ve sonraki verileri kullanr.iin n / t zamanndan nceki ve sonraki verileri kullanr.

Tahmin (prediction) n / t zamanna kadar olan veri ile n+na /Tahmin (prediction) n / t zamanna kadar olan veri ile n+na /t+ta (na>0, ta>0) zamanndaki veriyi ngrmeye alr.t+ta (na>0, ta>0) zamanndaki veriyi ngrmeye alr.



10/25


11/25




Zaman serisi tahmini.Zaman serisi tahmini.

Bylece, bu modelleme kullanlarak gelecek zamanlara ilikinBylece, bu modelleme kullanlarak gelecek zamanlara ilikintahmin yaplabilir.tahmin yaplabilir.



12/25


YSAYSA -- Yapay sinir alar:Yapay sinir alar:

Biyolojik sinir yapsBiyolojik sinir yaps

Sinapsler basit sinyal ilemeSinapsler basit sinyal ilemecihazlardr.cihazlardr.

Bir sinaps, preBir sinaps, pre--sinaptik bir elektrikselsinaptik bir elektrikselsinyali kimyasal bir sinyale eviren vesinyali kimyasal bir sinyale eviren vesonra da pastsonra da past--sinaptik bir elektrikselsinaptik bir elektrikselsinyale geri eviren bir biyokimyasalsinyale geri eviren bir biyokimyasalcihazdr.cihazdr.

Giri darbe dizisi, sinaps iindeGiri darbe dizisi, sinaps iindesaklanm parametreler tarafndansaklanm parametreler tarafndandeitirilen genlie sahiptir. Budeitirilen genlie sahiptir. Budeiikliin doas engelleyici veyadeiikliin doas engelleyici veyauyarc olabilen sinapsin tipineuyarc olabilen sinapsin tipinebaldr.baldr.



13/25



Biyolojik sinir yapsBiyolojik sinir yaps

PastPast--sinaptik sinyaller toplanrlar vesinaptik sinyaller toplanrlar ve

dendritlerden sinir hcre gvdesinedendritlerden sinir hcre gvdesinedoru aktarlrlar.doru aktarlrlar.

Hcre gvdesi, aksondan dierHcre gvdesi, aksondan diersinirlerin sinaptik terminallerinesinirlerin sinaptik terminallerineaktarlan k sinir sinyali retir.aktarlan k sinir sinyali retir.



14/25



Sinir sistemi ile YSA nn benzerlikleriSinir sistemi ile YSA nn benzerlikleri

Sinir sistemiSinir sistemi YSA sistemiYSA sistemi

SinirSinir Yapay sinir (lem eleman)Yapay sinir (lem eleman)

SinapsSinaps ArlkArlk

DendritDendrit Toplama fonksiyonuToplama fonksiyonu

Hcre gvdesiHcre gvdesi Transfer fonksiyonuTransfer fonksiyonu

Aksonlar Aksonlar Eleman kEleman k



15/25



SinirSinir AlarnnAlarnn SnflandrlmasSnflandrlmas

leri Beslemeli Denetlemeli Alar; Bu alar tipik olarak fonksiyonleri Beslemeli Denetlemeli Alar; Bu alar tipik olarak fonksiyonyaklam gibi konularda kullanlr. Aadaki verilen tipteki alar buyaklam gibi konularda kullanlr. Aadaki verilen tipteki alar bugruba girer.gruba girer.

Linear recursive leastLinear recursive least--meanmean--square (LMS) alarsquare (LMS) alar Backpropagation (geri yaylm) alarBackpropagation (geri yaylm) alar Radial basis networks (radyal temelli alar)Radial basis networks (radyal temelli alar)

leri Beslemeli Denetlemesiz Alar; Bu alar giri bilgisinin nemlileri Beslemeli Denetlemesiz Alar; Bu alar giri bilgisinin nemlizelliklerinin karlmas ve giri bilgisini bir gsterim alannazelliklerinin karlmas ve giri bilgisini bir gsterim alannaharitalandrmak (giri bilgisini anlalabilir hale getirmek iin)amacharitalandrmak (giri bilgisini anlalabilir hale getirmek iin)amac

ile kullanlr. Bu kategoriye iki temel grup dahildir.(aittir)ile kullanlr. Bu kategoriye iki temel grup dahildir.(aittir)

Temel bileen analizini(Principal Component Analysis ) yapan HebbianTemel bileen analizini(Principal Component Analysis ) yapan Hebbianalaralar

Learning Vector Quantization(renme vektr nicelendirmesi)Learning Vector Quantization(renme vektr nicelendirmesi)yapmak iin kullanlan rekabeti alar. rnein Self Organizing Mapsyapmak iin kullanlan rekabeti alar. rnein Self Organizing Maps


16/25



SinirSinir AlarnnAlarnn SnflandrlmasSnflandrlmas

GeriGeri BeslemeliBeslemeli AlarAlar;; BuBu alar,girialar,giri bilgisininbilgisinin geicigeici zelliklerininzelliklerinin vevezamanazamana balbal araara durumdurum deiikliklerinindeiikliklerinin renilmesirenilmesi veyaveyailenmesiilenmesi iiniin kullanlrkullanlr.. AadakiAadaki rneklerrnekler bubu grubagruba girergirer..

Recurrent Backpropagation alar (Elman alar, vb.)Recurrent Backpropagation alar (Elman alar, vb.)

Adaptif resonans alarAdaptif resonans alar

likilendirilmi bellekler.likilendirilmi bellekler.


17/25


18/25



YapayYapay SinirSinir

BirBir yapayyapay sinir,sinir, bir bir biyolojikbiyolojik sinirinsinirin basitbasit bir bir modelimodeli olarakolarakdnlebilendnlebilen nn giriligirili birbir sinyalsinyal ilemeileme elemandrelemandr..

GrafikselGrafiksel olarakolarak aadakiaadaki ekillerdeekillerde gsterilebilirgsterilebilir;;


19/25




SignalSignal flowflow grafikgrafik gsterimigsterimi aadakiaadaki ekillerdedirekillerdedir;;

BlokBlok diyagramdiyagram gsterimigsterimi gsterimigsterimi aadakiaadaki ekillerdedirekillerdedir;;

)(y;.x.w...x.w11

RNR !!! xwpp


20/25




(giri(giri vektr)vektr) (arlk(arlk vektr)vektr)

vv,, aktivasyonaktivasyon potansiyelidirpotansiyelidir

AktivasyonAktivasyon potansiyelipotansiyeli (toplam(toplam pastpast--sinaptiksinaptik aktivite)aktivite) aktivasyonaktivasyon fonksiyonundanfonksiyonundan

geerekgeerek yapayyapay sinirsinir knkn olutururoluturur..

NN ((..),), aktivasyonaktivasyon fonksiyonufonksiyonu

? ATp

x...xx1

! ? Apw...ww 1!

? A

!!! !

p

pii

x

x

x

w...w_wx.wxwvp

i /

2

1

21

1

)v(y N!


21/25




BazenBazen aktivasyonaktivasyon potansiyelinepotansiyeline eikeik yadayada biasbias olarakolarak adlandrlanadlandrlan birbir ilaveilave

parametreparametre eklemekeklemek uygunuygun olmaktadrolmaktadr;;

BuBu ilaveilave ile,ile, aktivasyonaktivasyon potansiyelipotansiyeli aadakiaadaki gibigibi hesaplanrhesaplanr;;

bwxpp!! ,1

!

!

!!!p

i

p

i

iiiixwvbvxwv

1

1

1

,.


22/25



AktivasyonAktivasyon FonksiyonlarnnFonksiyonlarnn eitlerieitleri

AktivasyonAktivasyon fonksiyonlarfonksiyonlar tipiktipik olarakolarak unipolarunipolar (tek(tek kutuplu)kutuplu) veyaveya

bipolarbipolar (ift(ift kutuplu)kutuplu) sinyallerdensinyallerden oluuroluur..

Lineer (dorusal) fonksiyon :Lineer (dorusal) fonksiyon :

{ADALINE}{ADALINE}

Step (basamak) fonksiyonuStep (basamak) fonksiyonu :: Unipolar :Unipolar :

BipolarBipolar::

vy !

01 u!N! v_eger_)v(y

00 v_eger_

01 u!N! v_eger_)v(y

01 v_eger_


23/25




PiecewisePiecewise--lineerlineer (paral(paral--dorusal)dorusal) fonksiyonfonksiyon ::

{{EE eim}eim}

Aktivasyon fonksiyonunun kk deerleri iin yapay sinir bir kazanl birletiriciAktivasyon fonksiyonunun kk deerleri iin yapay sinir bir kazanl birletiricilineer balayc gibi alr.lineer balayc gibi alr.

Aktivasyon deerinin byk deerleri iin (+/Aktivasyon deerinin byk deerleri iin (+/--) yapay sinir doyum blgesindedir) yapay sinir doyum blgesindedirve 0 veya 1 retir.ve 0 veya 1 retir.

ok byk kazanlar (ok byk kazanlar (EE) iin piecewise lineer fonksiyon bir step fonksiyona) iin piecewise lineer fonksiyon bir step fonksiyonadnr.dnr.

Ee!N!2

10 v_eger_)v(y

E

2

12

1 x_eger_v

Eu2

11 v_eger_


24/25




Sigmoid fonksiyonuSigmoid fonksiyonu :: Unipolar :Unipolar :

BipolarBipolar::

FF parametresi fonksiyonun eimini kontrol eder.parametresi fonksiyonun eimini kontrol eder.

Sigmoid fonksiyonlar aktivasyon fonksiyonu seimi iin en poplerSigmoid fonksiyonlar aktivasyon fonksiyonu seimi iin en poplerolan fonksiyonlardr.olan fonksiyonlardr.

)1)2/(tanh(2

1

1

1)( !! vev v FN F

)tanh()( vv FN !


25/25

Yapay Sinir Ağları_02

Documents

Transcript of Yapay Sinir Ağları_02