Yapay Sinir Ağları Nedir , İleri ve Geri Beslemeli ağları nelerdir
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri, herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirebilmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleridir.
Yapay sinir ağları; insan beyninden esinlenerek, öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesi uğraşı sonucu ortaya çıkmıştır. Bu nedenledir ki, bu konu üzerindeki çalışmalar ilk olarak beyni oluşturan biyolojik üniteler olan nöronlarınmodellenmesi ve bilgisayar sistemlerinde uygulanması ile başlamış, daha sonraları bilgisayar sistemlerinin gelişimine de paralel olarak bir çok alanda kullanılır hale gelmiştir
Burada kısa bir hatırlatma yapmak gerekirse; insan beyninde yaklaşık 10¹¹ sinir hücresinin varlığından bahsedilmekle birlikte,
bu sayının bilgisayar ortamında modellenmesi şu an için mümkün görünmemektedir. [5]
insan beyni, nöron olarak adlandırılan yaklaşık 10¹¹ hesap elemanından oluşmaktadır. Nöronlar, büyüklük ve görünüş bakımından birbirlerinden önemli ölçüde farklı olsalarda , bazı ortak özellik taşırlar.Biyolojik sinir ağını oluşturan nöronlar temelde 3 bölgeye ayırır.(1)
-Soma ( Çekirdektir.Sinire gelen bilgiyi işler. )
-Akson ( Some eşik değerini aşarsa ateşleme yapar ve bilgi akmaya başlar.)
-Dentrites ( Bilgiyi diğer nöronlardan alır.)[1]
Yapay sinir hücreleri de biyolojik sinir hücrelerine benzer yapıdadır. Yapay nöronlar da aralarında bağ kurarak yapay sinir
ağlarını oluştururlar. Aynı biyolojik nöronlarda olduğu gibi yapay nöronların da giriş sinyallerini aldıkları, bu sinyalleri
toplayıp işledikleri ve çıktıları ilettikleri bölümleri bulunmaktadır.
Bir yapay sinir hücresi beş bölümden oluşmaktadır;
1-Girdiler
2-Ağırlıklar
3-Toplama Fonksiyonu (Birleştirme Fonksiyonu)
4-Aktivasyon fonksiyonu
5-Çıktılar
X : Giriş
W : Ağırlaklandırma
Net : Toplama Fonksiyonu
F : Ağırlıklandırma Fonksiyonu
Y : Çıkış
İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağı Modeli
İleri beslemeli ağlarda nöronlar girişten çıkışa doğru düzenli katmanlar şeklindedir. Bir katmandan
sadece kendinden sonraki katmanlara bağ bulunmaktadır. Yapay sinir ağına gelen bilgiler giriş katmanına daha sonra
sırasıyla ara katmanlardan ve çıkış katmanından işlenerek geçer ve daha sonra dış dünyaya çıkar. (1)
Geri beslemeli yapay sinir ağlarında ileri beslemeli olanların aksine bir hücrenin çıktısı
sadece kendinden sonra gelen hücrenin katmanına girdi olarak verilmez. Kendinden önceki katmanda veya kendi katmanında bulunan herhangi bir hücreye de girdi olarak bağlanabilir.
Bu yapısı ile geri beslemeli yapay sinir ağları doğrusal olmayan dinamik bir davranış göstermektedir. Geri besleme özelliğini kazandıran bağlantıların bağlanış şekline göre geri aynı yapay sinir ağıyla farklı davranışta ve yapıda geri beslemeli yapay
sinir ağları elde edilebilir [5]
Kaynaklar
1-NABİYEV, V. V., Yapay Zeka,2012,Ankara, Seçkin Yayınları, s.25,27,36
2-Elmas,Ç.,Yapay Zeka Uygulamaları,2010,Ankara,Seçkin Yayınları
3-https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zek%C3%A2
4-http://www.evrenindili.com/component/content/article/172-bilincli-makine/311-searlein-cin-odas-ve-cin-odasndan-ckanlar?directory=194
5-http://www.ibrahimcayiroglu.com/Dokumanlar/IleriAlgoritmaAnalizi/IleriAlgoritmaAnalizi-5.Hafta-YapaySinirAglari.pdf
6-Erhan Akdoğan – Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, Temmuz 1999, Sayı 62, Sayfalar:80-85, Bilesim yayıncılık A.Ş., İstanbul
7-http://mekatronik.kocaeli.edu.tr/dokuman/dersnotu/Bulan%C4%B1k_Mant%C4%B1k_Giri%C5%9F_2012-28-09-2012-11-54-43-3665800895.pdf