Yazan : Şadi Evren ŞEKER

İleri beslemeli yapay sinir ağlarında temel olarak 3 çeşit katman (layer) bulunur. Giriş , gizli ve çıkış katmanları sırasıyla yapay sinir ağına giren verileri tutan giriş katmanı, işlemlerin yapıldığı ve istenilen sonuca göre kendisini eğiten gizli katman yada katmanlar ve son olarak çıkış değerlerini gösteren çıkış katmanıdır.

Bir gizli katmanın kaç seviye olacağı tamamen probleme göre belirlenmektedir. Her katman ve seviyede 1 veya daha çok sayıda sinir hücresi (nöron) bulunabilir.

Aşağıda örnek bir tek gizli katmanı bulunan ileri beslemeli ağ tasviri bulunmaktadır:

Yukarıdaki ağda dikkat edilirse bütün sinapsis yönleri (yani verinin akışı) giriş katmanından çıkış katmanına doğrudur.

Bir ileri beslemeli yapay sinir ağında her katmanda ne kadar sinir hücresi (neuron) olacağına aşağıdaki basit bir iki kurala göre karar verilebilir:

Öncelilkle giriş katmanı için nöron sayısına sistemin girdisi olan verinin sayısına göre kolayca karar verilebilir. Örneğin sistemimizin öğrenmesini ve daha sonra sınıflandırmasını istediğimiz örüntünün (pattern) kaç veri ünitesinden oluştuğuna (örneğin bit) göre giriş katmanındaki sinir hücresi sayısı belirlenebilir.

Kısaca giriş katmanındaki her sinir hücresi, sonucu etkilemesi istenen bir değişkene karşılık gelmektedir.

Benzer uygulama çıkış katmanı için de kullanılabilir. Buna göre çıkış bilgisinin nasıl gösterilmesi istendiğine karar verildikten sonra bu çıkışta bulunması istenen her değişken için bir sinir hücresi bulundurulması gerekir.

Örneğin bir sınıfladırma problemi için çıkış katmanında farklı sınıfların gösterilmesini sağlamaya yeterli miktarda sinir hücresi bulunması yeterlidir. Veya bir filitreleme problemi için giriş ve çıkıştaki nöronların sayısı genelde eşit olur.

Bir yapay sinir ağındaki gizli katman seviyesinin sayısına karar vermek için lütfen bu yazıyı okuyunuz.

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir


× yedi = 42