Yani, bu basit durumda ağırlıklar bir tür hikaye anlatır. Bizi TANH Aktivasyon Fonksiyonunun arkasındaki matematiği prova etmeye zorlayarak daha az gizemli hale getiriyorlar. Gizli katmanın ne yaptığını netleştirirler. Yapmadıkları şey, Girdi 1’in Çıktı ile pozitif ilişkili olduğunu veya Girdi 1’in Girdi 2’den daha önemli olduğunu açıkça ortaya koymaktır. Sanırım bu basit örnek, gerçek bir örneğin hiç de basit olmayacağını da açıkça ortaya koymaktadır. Aynı modelin alternatif bir çalışması da aynı derecede doğrudur, ancak tüm ağırlıklar tamamen değişmiştir. Her şeyin değişmesinin nedeni bir sonraki bölümde daha ayrıntılı olarak açıklanacaktır.

Ağırlıklar Nasıl Hesaplanır: Hata Geri Yayılımı

SPSS Algoritmaları Kılavuzu (SPSS Yardım sisteminde bulunur), MLP’nin SPSS’de uygulanmasının tam yapısını netleştirmeye yardımcı olur. Bu gereklidir, çünkü daha geniş literatür birçok farklı tat ve varyanttan bahsedecektir:

Çok katmanlı algılayıcı (MLP), iki gizli katmana kadar ileri beslemeli, denetimli bir öğrenme ağıdır. MLP ağı, bir veya daha fazla hedef değişkenin (ayrıca çıkışlar olarak da adlandırılır) tahmin hatasını en aza indiren bir veya daha fazla tahmin edicinin (girişler veya bağımsız değişkenler olarak da adlandırılır) bir işlevidir. Tahminciler ve hedefler, kategorik ve ölçek değişkenlerinin bir karışımı olabilir.

Diğer bölümlerde, iki ek açıklama verilmiştir. SPSS, “Ölçeklendirilmiş eşlenik gradyan” veya “Gradient Descent” ile ortak “Hata Geri Yayılım” yöntemini kullanır. Gradient Descent, konuyla ilgili çoğu girişte karşılaşacağınız şeydir. Varsayılan ayar Scaled conjugate descent olmasına rağmen, burada daha temel yöntemi açıklayacağız. Teoriye derinlemesine girmeyeceğiz, ancak iki temel yönü anlamanıza yardımcı olmak için yeterince ayrıntılı olarak inceleyeceğiz:

■ Ağırlıklar nasıl hesaplanır?
■ Sinir ağını yeniden çalıştırdığınızda ağırlıklar neden değişiyor?

Sinir ağları yinelemeli öğrenicilerdir. Bir kayıt öğrenme sürecinden her geçtiğinde ağırlıklar optimuma biraz daha yaklaşır. “Optimal”, “doğru” kelimesinden daha iyi bir kelimedir çünkü “doğru” her seferinde aynı sonuçları ima eder. Her sinir ağı çok benzer tahminlerde bulunacaktır, ancak temeldeki ağırlıklar, özellikle gizli katmanın gerekli varlığı ile önemli ölçüde farklı olabilir.

XOR gate
XOR calculator
XOR table
XOR Kapısı
Xor Entegresi
NOR kapısı
XOR kapısı doğruluk tablosu
Xor nedir

Ağın bir alanındaki bir değişiklik, ağdaki diğer düğümler üzerinde her türlü telafi etkisi, işaret değişikliği ve sonuç olarak iptal ile bir dalgalanma etkisine sahip olabilir. Açık olmak gerekirse: İki ağ, son derece farklı ağırlıklara ve hatta mimarilere (topolojilere) sahipken neredeyse aynı tahminlerde bulunabilir.

Hepsi nasıl çalışıyor? Applied Predictive Analytics’te Dean Abbott, bir YSA’nın nasıl öğrendiğine dair harika bir metafor sağlar:

Öğrenme süreci, çocukken uçan topları yakalamayı nasıl öğrendiğime benziyor. İlk önce, babamın saha dışında bana bir topa vurduğunu hayal edin. Başlangıçta topun nereye düşeceği hakkında hiçbir fikrim yoktu, bu yüzden sol tarafıma düşene kadar sadece izledim. Amacım topu yakalamak olduğu için topun düştüğü yer ile benim durduğum yer arasındaki mesafe hataydı. Sonra babam ikinci bir uçan topa vurdu ve daha önce gördüğüm örnekten dolayı (tereddütle) geçen sefer topun düştüğü yere doğru ilerledim ama bu sefer top sağıma geldi. 

Ama sonra bir şeyler olmaya başladı. Babam ne kadar çok uçan top vurursa, topa vurduğu hızı, vuruşun dikliğini ve sol/sağ açısını vuruşun başlangıç ​​koşullarıyla o kadar ilişkilendirebilir ve topun nereye düşeceğini tahmin edebilirdim.

MLP’ler için SPSS’deki süreç aşağıdaki gibidir:

1. Rastgele ağırlıklar atanır.
2. Hatalar her durum için hesaplanır.
3. Ağırlıklar her durum için güncellenir.
4. En az bir “epoch”tan sonra Durdurma Kuralları kontrol edilir.

Rastgele ağırlıklar atanır. Girdileri gizli katman(lar)la ilişkilendiren ağırlıkların yanı sıra gizli katman(lar)ı çıktı(lar) ile ilişkilendiren ağırlıklar olduğunu unutmayın. Eğitim bölümündeki her durum için çıktı, gerçek değerle karşılaştırılır ve bir hata hesaplanır. Bir sonraki denemede hatayı azaltmak için tüm ağırlıklar güncellenir.

“Öğrenme oranı”, tüm ağırlıklarda ne kadar ayarlama yapılacağını belirlemek için kullanılır. Eğimli iniş için, bir Başlangıç ​​Öğrenme Hızı belirlenir ve her çağda öğrenme hızı, Öğrenme Hızının Alt Sınırına ulaşılana kadar düşürülür. “Momentum” da önceki ağırlık değişikliklerine ne kadar ağırlık verileceğini kontrol ederek bu sürece dahil olur. Başka bir deyişle, her ayarlama ile çözüme daha da yaklaşır ve daha küçük ve daha küçük değişiklikler yapar. Eğitim örneğinin tek bir tam veri geçişi, menülerde “çağ” olarak adlandırılır.

Durdurma Kuralları kontrol edilir ve karşılanmazsa eğitime devam edilir. Durdurma Kuralları doğal olarak hatalarda minimum değişiklik yapmamayı içerir, ancak aynı zamanda bir sinir ağının eğitimi çok uzun zaman alabileceğinden bir zaman sınırı da içerir.

Çok az uygulayıcı bu ayarlarda değişiklik yapmayı seçecektir (ve belki de daha azı bunu yapmalıdır) ve bu bölümdeki brifing, bunu yapmak için eksik eğitim olacaktır. Uzmanlar değişiklikler yapacak ve uygun eğitime sahip olmaları yardımcı olabilir, ancak o zaman bile modelin performansının yalnızca küçük bir kısmı bu ayarlara bağlıdır.

Bu uzmanlık olmadan bile, ağın oluşturulmasında ve ağırlıkların takılmasında bazı ayarların oynadığı rolü artık fark edebileceksiniz. Umut, sinir ağlarının önemli ölçüde daha az gizemli olmasıdır. İki vaka çalışmasını tartışırken temel özelliklere ve yorumlara dikkat çekeceğiz. İlk olarak, bir sonraki bölümde, yeniden kullanılabilir bir bölüm değişkeninin nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz.

SPSS İstatistiklerinde Tutarlı Bir Bölüm Oluşturma

SPSS İstatistiklerinde, SPSS Modeler’daki Partition Node gibi özel bir işlemimiz yok. Bunun yerine, gerekli özellikler birkaç farklı yerde dağıtılır. Daha da önemlisi, gerekli tüm özelliklerin hesaba katılması:

■ Tutarlılık ihtiyacı
■ Bir bölüm değişkeni oluşturma yeteneği
■ Bölüm değişkeninin tüm modellere atanması

The post XOR Değişkenleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).