FAKLTE ADI BLMPROGRAM ADI TYS 625 Tarmda Yapay

FAKÜLTE ADI BÖLÜM/PROGRAM ADI TYS 625 -Tarımda Yapay Sinir Ağları Uygulamaları Prof. Dr. Bilal CEMEK

Dersin Konusu TYS 625 -Tarımda Yapay Sinir Ağları Uygulamaları Hafta-2

• İleri Beslemeli Ağlar: İleri beslemeli yapay sinir ağlarında aktarılan bilgiler sadece ileri doğru hareket eder yani girişten çıkışa doğru bir hareket söz konusudur. Bir katmandaki nöronlar sadece kendinen sonra gelen katmana gider, ardından sonuç(çıkış) katmanına geçer. İleri beslemeli yapay sinir ağları, giriş katmanındayken dışarıdan gelen bilgilere herhangi bir değişiklik yapmadan bir sonraki katmana aktarır. Bu süreç içinde bilgi, orta ve çıkış katmanında fonksiyonlarla belli bir ağırlığa sahip olur ve çıkış nöronuna yönlendirir.

• Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları: En az bir hücrenin çıkışı, diğer herhangi bir hücreye giriş olarak verilir bundan dolayı genellikle geri beslemeli yapay sinir ağlarında bir geciktirme eleman üzerinden yapılır. Besleme işlemi bir katmandaki hücreler arasında olmayabilir, bu sebeple doğrusal ilişkinin varlığından söz edilemez. Bu sebeple yapay sinir ağlarının geri beslemenin yapısı veri setine göre değişkenlik gösterebilir.

• Çok katmanlı yapılara sahip yapay sinir ağlarında momentum katsayısı vardır. Ağların yerel sonuçlara takılmaması için momentum katsayısı kullanılır. Bu katsayı ile kabul edilebilir hata düzeyi alta çekilebilir fakat bilgisayar gücü bu konuda önemlidir. Çok katmanlı bir yapıda öğrenme oranı ile momentum ciddi işlem süresini uzatabilir. Momentum değeri, yerel çözümlere takılmayı engellerken sayısının küçük ya da büyük seçilmesine dikkat edilmelidir. Ayrıca bir önceki iterasyon değişiminin belirli bir oranının yeni değişim miktarını etkilemesidir. • Öğrenme oranı belirlenirken fazla bir oran girildiğinde problemi öğrenmekten ziyade verileri ezberler ve bu da veri setinin genellenebilme özelliğini kaybetmesine sebep olur ve hatalı sonuçlar üretilmesine neden olur.

• • Yapay sinir ağları biyolojik sinir sisteminden etkilenerek geliştirilmiştir. Biyolojik sinir hücreleri birbirleri ile synapsler vasıtası iletişim kurarlar. Bir sinir hücresi işlediği bilgileri axon’ları yolu ile diğer hücrelere gönderirler. Benzer şekilde yapay sinir hücreleri dışarıdan gelen bilgileri bir toplama fonksiyonu ile toplar ve aktivasyon fonksiyonundan geçirerek çıktıyı üretip ağın bağlantılarının üzerinden diğer hücrelere (proses elemanlarına) gönderir. Değişik toplama ve aktivasyon fonksiyonları vardır. Yapay sinir ağlarını birbirlerine bağlayan bağlantıların değerlerine ağırlık değerleri denmektedir. Proses elemanları birbirlerine paralel olarak 3 katman halinde bir araya gelerek bir ağ oluştururlar. Bunlar; Girdi katmanı Ara katmanlar Çıktı katmanı