“Sinir” Ağları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

“Sinir” Ağları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

29 Mart 2022 Yapay sinir Ağları Yapay sinir ağları optimizasyon Yapay sinir Ağları uygulamaları 0
İşletme ve Finansal Sinerjiler – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

Neden “Sinir” Ağları ?

Yapay sinir ağlarının tarihi yarım yüzyıldan daha eskiye dayanmaktadır. Tarih, birçok kez anlatılan bir masaldır ve burada yapılması uygun olandan daha eksiksizdir. Veri Madenciliği Teknikleri: Pazarlama, Satış ve Müşteri İlişkileri Yönetimi için Gordon S. Linoff ve Michael J. A. Berry, tüm bunların pratik, ancak ayrıntılı bir incelemesini sunar. Bununla birlikte, teoriyi açıklamanın tartışmasız en iyi yolu tarihtir çünkü yaklaşım yıllar içinde önemli ölçüde gelişmiştir.

İlk önemli olay, F. Rosenblatt’ın 50’li yılların sonlarında “The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organisation in the Brain” başlıklı makalesinde algılayıcı kavramının önerisiydi. Biyolojik bir nöronu bugün tanıyacağımız bir şekilde taklit etmek için bilgisayarları kullanan ilk girişimdi. Büyük sınırlamaları vardı ve 1969’da çok etkili bir kitap vardı, Marvin Minsky ve Seymour A. Pappert tarafından yazılan Perceptrons, herkesi sinir ağlarının işe yaramayacağına neredeyse ikna etti.

Bu eleştiri, bu bölümün bir sonraki bölümünde ele alınan sinir ağları ile regresyonu karşılaştıran gösteriye ilham verdi. Bizimle ilgisi şudur: Şu anda kullandığımız ve bu bölümde göstereceğimiz yapay sinir ağı yaklaşımı, ilk girişimlerin sınırlamalarına bir yanıttı.

80’lerde sinir ağlarına yeni bir hayat veren bazı iyileştirmeler bir araya geldi ve bugün kullandığımıza çok benzer bir biçim aldılar. Daha önceki sınırlamaları daha sonra keşfedeceğiz, ancak buradaki kısa tartışmamızın ötesinde algılayıcı hakkında endişelenmeyeceğiz. Bunun yerine daha karmaşık çok katmanlı algılayıcıyı doğrusal regresyonla karşılaştıracağız. Bir algılayıcının görsel bir tasvirini sunar.

Sinir ağlarının birçok tartışması, biyolojik nöronlarla benzerliklerini tartışır. Göze çarpan özellik, her biyolojik nöronun, alıcı nöronun dendritleri aracılığıyla diğer birçok nörondan girdi sinyalleri almasıdır. Tüm süreç büyüleyici ve makine öğrenimi üzerine çok sayıda kitap süreci tartışıyor. Bu çok sayıda girdi ağırlıklıdır ve bunların birleşik sinyal gücü, ağırlıklı girdi bir eşiği aşarsa, nöronun ateşlenmesine veya olmamasına neden olur (doğada ikilidir), böylece sinyalini diğer nöronlara gönderir.

Çizim gibi yapay bir “algılayıcı” da, genellikle girdi değişkenlerinin her biri için bir tane olmak üzere birden çok girdiye sahiptir ve bunlar ayrıca ağırlıklandırılır ve birleştirilir. İkili sınıflandırma probleminde, ateşleme veya ateşlememe eylemi, iki sonuçtan hangisinin tahmin edildiğini gösterir. Güç düğmesi, ampulün yanmasına (veya yanmamasına) neden olan bu ateşleme (ya da değil) için bir metafordur.


Yapay sinir Ağları
Yapay sinir Ağları uygulamaları
Yapay Sinir Ağları / Ercan Öztemel PDF
Yapay sinir ağları optimizasyon
Yapay sinir ağları ödev
Yapay sinir ağları algoritmaları
Yapay sinir ağları Yöntemi
Yapay sinir Ağları pdf


Girdilerin ve ağırlıkların çarpımını tarama fikri kulağa gerileme gibi geliyorsa, bunun nedeni benzerliğin oldukça güçlü olmasıdır. Ağırlıklar beta katsayıları gibidir. Regresyonda, ağırlıklar regresyon formülü ile birleştirilir. Bir algılayıcıda, ağırlıklar bir “etkinleştirme işlevi” ile birleştirilir. Rosenbaltt’ın orijinal tanımında, aktivasyon işlevi, ya 0 ya da 1 üreten bir adım işleviydi, dolayısıyla bir ışık anahtarına benzerdi.

Bu konunun daha ayrıntılı tartışmaları, her zaman adım işlevleri değil, genellikle birkaç farklı etkinleştirme işlevini tanımlar. SPSS’de bir örnek yaptığımızda bu konuya tekrar değineceğiz. Bir sonraki bölümde, ne regresyon ne de algılayıcıların neden önemli bir problem sınıfını çözemediğini göreceğiz.

Hatta o kadar önemlidir ki, veri madencileri için neredeyse her zaman problem yaratacaktır. Çok katmanlı algılayıcının sorunu nasıl ele aldığını öğreneceğiz. Takip eden bölümlerde, SPSS’deki nöral ağ menülerinin aktivasyon fonksiyonu için farklı çoklu seçenekler arasından seçim yapmanıza izin verdiği gerçeğine biraz açıklık getireceğiz, ancak bu bölümde çoklu aktivasyon fonksiyonlarını göstermeyeceğiz.

Özel OR ve Perceptron’un Ünlü Örneği

Algılayıcıdan ve çok katmanlı algının (MLP) gelişiminden bahsetmek için yeterince ayrıntıya giren sinir ağları tartışmalarının çoğu da bu örnekten bahseder. İnternette veya konuyla ilgili çalışmada kolayca bulunabilir. Berry ve Linoff, tarih tartışmalarında bu zemini ele alıyorlar, ancak burada tarihi tekrarlamakla ilgilenmiyoruz. Amacımız bu ünlü örneği, bir MLP’nin başarılı olacağı, ancak lineer regresyonun başarısız olacağı bir örneği göstermek için kullanmaktır.

Özel VEYA, Boole cebrindeki iki gerçek arasındaki bir ilişkidir. Basitçe “ya da ikisi birden değil” şeklinde ifade edilebilir. Doğruluk tablosu, Özel VEYA’nın (XOR) ne hakkında olduğunu netleştirmenin başka bir yoludur. Her iki giriş de aynı olduğunda, XOR yanlıştır. “Ya, ama ikisi de değil” doğru olduğunda, XOR doğrudur.

Boole cebri ile ilgilenmiyoruz, peki bu bize nasıl yardımcı oluyor? Bir algılayıcının bu modeli ele alamayacağı gösterilebilir, ancak bir MLP yapabilir. XOR modeli “doğrusal olarak ayrılabilir” değildir, yani iki sonuç kategorisini ayıran tek bir düz çizgi çizilemez.

Bizim için daha da önemlisi, regresyonun daha çok bir algılayıcı gibi olduğunu ve bu durumla başa çıkamadığını göstereceğiz. Kısacası, etkileşimleriniz veya doğrusal olmayanlığınız varsa, bir şekilde müdahale etmediğiniz ve sorunu etkileşim terimlerini ekleyerek çözmediğiniz sürece, regresyon ile başınız belada demektir.

Öte yandan bir MLP, sorunu müdahale etmeden çözebilir. Tabii ki, gerçek dünya durumunda, model bu şekilde deterministik olmayabilir. Her iki girişteki 1 değerinin, çoğu zaman çıkışta 0 değeriyle eşleştirildiği doğru olabilir. Bununla birlikte, tek bir düz çizgi ile ele alınamayacak gerçek dünya kalıplarının var olduğuna şüphe yoktur ve bir sonraki bölümde bir tane göreceğiz.

Bununla ilgili tartışmaların çoğu, durumlarını oluşturmak için diyagramları ve mantığı kullanır. Bunların bir kısmını yapacağız, ancak çoğunlukla XOR ilişkilerini gösteren gerçek bir veri seti kullanacağız ve verileri SPSS üzerinden çalıştıracağız ve ardından SPSS çıktısını inceleyeceğiz. Regresyonun bir şans vermesine izin vereceğiz, ancak bir denklemin çalışmadığını kolayca onaylayacağız. Göreceğimiz gibi, iki denkleme ihtiyacınız var.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir