Son Eklenenler

Yapay Sinir Ağları Örnek-1

Örnek: 

Adsız

Öncelikli ağırlıklara rasgele değerler veririz.

Wb,3=-0,01         Wb,4=-0,01        Wb,5=-0,01

W1,3=0,01          W1,4=-0,01         W1,5=0,02             → Ağırlıklarımız

W2,3=-0,02        W2,4=0,01         W2,5=0,03

W3,6=0,01          W4,6=0,03         W5,6=-0,02

1. Adım

Bias=1   X1=0    X2=0    Y=1    (Tablodan)

İlk olarak   netj= Σni=1 Xi * Wij     Fj= 1/ 1+exp(-netj)   hesaplanır.

3. nöronun çıkışı için;  (Gizli katmandaki)

net3= (X1*W13) + (X2 * W23) + (Xb * Wb3)      net3= (0*0,01) + (0*-0,02) + (1*-0,01)= -0,01

Y3= 1/ 1+exp(-(-0,01))= 0,497

4. nöronun çıkışı için;   (Gizli katmandaki)

net4= (X1*W14) + (X2 * W24) + (Xb * Wb4)      net4= (0*-0,01) + (0*0,01) + (1*-0,01)= -0,01

Y4= 1/ 1+exp(-(-0,01))= 0,497

5. nöronun çıkışı için;   (Gizli katmandaki)

net5=-0,01      Y5=0,497 aynı şekilde hesaplanır.

Çıkış katmanındaki tek çıkış olan 6. nöron için hesaplayalım.

net6= (Y3 * W36) + (Y4 * W46) + (Y5 * W56)      net6= (0,497 * 0,01) + (0,497 * 0,03) + (0,497 * -0,02)=0,00994

Y6= 1/ 1+exp(- 0,00994)=0,502

Buraya kadar yaptığımız işlemlerde ileri yaydık. Şimdi hatayı geriye yayacağız.

Çıkış nöronu için geriye yayılma hatası (6.nöron)

j=Fj * (1-Fj) * (Tj – Fj)         ∫6= 0,502 * (1-0,502) * (1-0,502)= 0,1244     (1 değerine tablodan bakarız.)

Eğitimin bitip bitmediğini kontrol etmemiz gerekir.

E= 1/2 * Σj (Tj-Fj)2 =1/2 * (1-0,502)2= 0,216     E≠0 o yüzden hesaplamaya devam ederiz.  0 veya  0′ dan daha küçük bir değer bulsaydık bitirecektik.

Gizli katmandaki 3. , 4.  ve 5. nöronlar için hata hesaplarız.

j=Fj * (1-Fj) * Σ ∫k * Wkj         ∫3= 0,497 * (1-0,497) * (0,1244 * 0,01)= 0,004247

4= 0,497 * (1-0,497) * (0,1244 * 0,03)= 0,002913

5= 0,497 * (1-0,497) * (0,1244 * -0,02)= 0,006217

Ağırlıkların değerlerini yenilemek için bütün katmanlara uygulayacağımız son aşama    (η=0,02 kabul edilmiş soruda)

Wi+1= Wi + η* ∫ * F

W56= (-0,02) + (0,2 * 0,1244 * 0,497)= 0,00764

W46= (0,03)  + (0,2 * 0,1244 * 0,497)= 0,04236

W25= (0,03)  + (0,2 * -0,0006217 * 0)=0,03

Wb5= (-0,01)  + (0,2 * -0,0006217 * 1)= – 0,009875

1. adım için bitti.  Bundan sonra bias 1 X1=0 X2=1 Y=0 , bias 1 X1=1 X2=0 Y=0 , bias 1 X1=1 X2=1 Y=1 için gene aynı adımlar tekrar edilir.

** Hesaplamalar hata oranı düşene kadar sürekli devam eder.

İyi Çalışmalar..

Hakkında Samime Yorgancılar

1991 İstanbul Pendik doğumluyum. Aslen Konya Doğanhisarlıyım. Antalya da yaşıyorum. 2013 Süleyman Demirel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümü mezunuyum. Şimdiye kadar edindiğim bilgileri sizlerle paylaşmak istedim. Umarım bu konularla ilgilenen arkadaşlara az da olsa bir yardımım dokunur..

2 yorum

  1. aydın çil

    Merhabalar. Bende bilgisayar sistemleri öğretmenliğinde okuyorum. Hoca buna benzer bir uygulama verdi ama bunu c# yapın dedin. Bu konuda bilginiz var mı?

aydın çil için cevap yaz. Çık

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Required fields are marked *

*

Şu HTML etiketlerini ve özelliklerini kullanabilirsiniz: