Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) İleri yolGeri besleme.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Projemizin İçeriği: Anahtarlanmış Doğrusal Sistemler
Advertisements

Mustafa Kösem Özkan Karabacak
NOUN CLAUSES (İSİM CÜMLECİKLERİ).
Giriş Dikkat Altsistemi Yönlendirme Altsistemi Kısa Süreli Bellek Uzun Süreli Bellek Kontrol Birimi Kontrol Birimi F1 F2 ART nasıl çalışıyor? Mete Balcı,
21/02/2016 A Place In My Heart Nana Mouskouri « Istanbul « (A Different Adaptation)
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) Bir Yapay Sinir Ağı Tanımı (Alexander, Morton 1990) Yapay sinir ağı, basit işlemci ünitelerinden oluşmuş,
Geçen hafta anlatılanlar Değişmez küme Değişmez kümelerin kararlılığı Bildiğimiz diğer kararlılık tanımları ve değişmez kümenin kararlılığı ile ilgileri.
Dinamik sistemin kararlılığını incelemenin kolay bir yolu var mı? niye böyle bir soru sorduk? Teorem 1: (ayrık zaman sisteminin sabit noktasının kararlılığı.
TEOG SINAVINA BU KELİMELERİ BİLMEDEN GİRMEYİN UNIT 7.
Devre ve Sistem Analizi Neslihan Serap Şengör Elektronik ve Haberleşme Bölümü, oda no:1107 tel no:
BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİNDE İLERİ KONULAR Neslihan Serap Şengör Oda no: 1107 Tel:
Devre ve Sistem Analizi
Devre ve Sistem Analizi Neslihan Serap Şengör Devreler ve Sistemler A.B.D. oda no:1107 tel no:
(Competitive Learning)
Doğrusal Programlama Linear Programming
A1 sistemi A2 sistemi Hangisi daha hızlı sıfıra yaklaşıyor ? Hatırlatma.
Hatırlatma: Durum Denklemleri
Hopfield Ağı Ayrık zamanSürekli zaman Denge noktasının kararlılığı Lyapunov Anlamında kararlılık Lineer olmayan sistemin kararlılığı Tam Kararlılık Dinamik.
Bu durumda lineer sistemin çözümleri neler olabilir? Tüm bu durum portrelerinde ortak bir şey var, ne? S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”2.
Uyarlanabilir Yankılaşım Teorisi (Adaptive Resonance Theory- Grossberg ) A crucial metatheoretical.
Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) İleri yolGeri besleme.
Kaos’a varmanın yolları DüzenKaos Nasıl? Umulmadık yapısal değişiklikler ile Bu nasıl oluşabilir? Ardışıl bir dizi dallanma ile, peryod katlanmasına yol.
Tanım: (Lyapunov anlamında kararlılık)
1. Mertebeden Lineer Devreler
Zamanla Değişmeyen Lineer Kapasite ve
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ♦ ELEKTRONİK & HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ Hesaplamalı Sinirbilim Modeller farklı zamansal ve konumsal ölçeklerde süreçleri ele.
Lineer, Zamanla değişmeyen 2- Kapılılar Zorlanmış çözüm ile ilgileniyor İlk koşullar sıfır 1- kapılılar için tanımladığımız Thevenin-Norton eşdeğerlerini.
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos Neslihan Serap Şengör oda no:1107 tel no: Özkan Karabacak oda no:2307 tel.
ISIS IRIR ITIT Z=10e -j45, 3-fazlı ve kaynak 220 V. I R, I S, I T akımları ile her empedansa ilişkin akımları belirleyin.
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Düğüm-Eyer dallanması için ele alınan ön-örneğe yüksek mertebeden terimler eklense davranışı yapısal olarak değişir mi? Bu soru neden önemli Lemma sistemi.
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos Neslihan Serap Şengör oda no:1107 tel no: Müştak Erhan Yalçın oda no:2304.
Ayrık Zaman Hopfield Ağı ile Çağrışımlı Bellek Tasarımı Kullanılan Hücre Modeli: McCulloch-Pitts Eksik birşey var!! Örüntüler: 1. Aşama: Belleğin Oluşturulması.
Izhikevich Sinir Hücresinin davranışı Deneysel sonuçModelden elde edilen sonuç E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007.
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ♦ ELEKTRONİK & HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ Öğrenme nasıl gerçekleşiyor? Ağırlıklar hatayı en azlıyacak şekilde güncelleniyor Öğrenme.
Geriye Yayılım Algoritması
Uyarlanabilir Yankılaşım Teorisi
First Conditional Sentences. LOOK AT THE EXAMPLES If the weather is fine, we’ll play tenis If I have enough money, I’ll buy the car If it rains, we’ll.
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos
Devre ve Sistem Analizi
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos
Devre ve Sistem Analizi
(Self-Organizing Map- Kohonen )
Dinamik Sistem Dinamik sistem: (T, X, φt ) φt : X X a1) φ0=I
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos
h homeomorfizm h homeomorfizm h 1-e-1 ve üstüne h sürekli h
Poincare Dönüşümü
Özdeğerler, Sıfırlar ve Kutuplar
Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri
Dinamik Sistem T=R sürekli zaman Dinamik sistem: (T, X, φt ) T zaman
İlk olarak geçen hafta farklı a değerleri için incelediğiniz lineer sisteme bakalım: MATLAB ile elde ettiğiniz sonuçları analitik ifade ile elde edilen.
ART nasıl çalışıyor? Giriş Dikkat Altsistemi Yönlendirme Altsistemi F2
Geçen hafta ne yapmıştık
Bazı sorular: Topolojik eşdeğerlilik ne işimize yarayacak, topolojik
Geçen haftaki tanımlar:
Teorem 2: Lineer zamanla değişmeyen sistemi
Sinir Hücresi McCulloch-Pitts x1 w1 x2 w2 v y wm xm wm+1 1 '
Hopfield Ağı Ayrık zaman Sürekli zaman
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik
Banach Sabit Nokta Teoremi (Büzülme Teoremi)
Hatırlatma Yörünge: Or(xo)
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik ve Kararlılık
Would you like a different color?
S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”,
Bazı Doğrusal Olmayan Sistemler
MAKİNA TEORİSİ II GİRİŞ Prof.Dr. Fatih M. Botsalı.
Imagine that you are a teacher and you are taking your 20 students to England for the summer school.
People with an entrepreneurial mindset are always brave.
Sunum transkripti:

Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) İleri yolGeri besleme

Önce lineer dinamik sistemler hakkında bildiklerimizi hatırlayalım... durum değişkeni giriş değişkeni çıkış değişkeni Bu değişkenlere ilişkin başka neyi belirtmemiz gerek Bu sistemin çözűmű..... ilk koşul Dinamik Sistem

Bir özel hal: Otonom sistem Çözümü bir daha yazarsak özdeğerler özvektörler Çözüm, özvektörler ve özdeğerler ile nasıl değişir

Özvektörleri aynı özdeğerleri farklı iki sistem

A1 sistemi A2 sistemi Hangisi daha hızlı sıfıra yaklaşıyor ?

Özdeğerleri aynı özvektörleri farklı iki sistem

B1 sistemi B2 sistemi

Bu durumda lineer sistemin çözümleri neler olabilir? Tüm bu durum portrelerinde ortak bir şey var, ne? S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”2 nd Edition, Prentice Hall, 1999, New Jersey.

Dinamik sistemin özel bir çözümü: Denge noktası Kaç tane denge noktası olabilir? Sistemin davranışını incelemenin bir yolu kararlılığını incelemektir. Tanım: Lyapunov anlamında kararlılık sistemine ilişkin bir denge noktası olsun. Verilen herhangi bir için eşitsizliği eşitsizliğini gerektirecek şekilde bir bulunabiliyorsa denge noktası Lyapunov anlamında kararlıdır. Lineer sistemlerde denge noktasının Lyapunov anlamında kararlılığını incelemek için ne yapıyoruz? Denge noktasının kararlılığı neye denk, neden?

Neden hep lineer sistemler ele alınıyor? “... not to produce the most comprehensive descriptive model but to produce the simplest possible model that incorporates the major features of the phenomenon of interest.” Howard Emmons Lineer sistem modeli neden yetersiz? “Virtually, all physical systems are nonlinear in nature.” M. Vidyasagar sonlu kaçış zamanı çoklu yalıtılmış denge noktası limit çevrim altharmonik, harmonik ve neredeyse periyodik çözümler kaos çoklu davranış

Lyapunov anlamında kararlılığı incelemenin bir yöntemi nedir? 2. Yöntem (Dolaysız) 1. Yöntem (Dolaylı) Lyapunov’un 2. yöntemi Tanım: Lyapunov Fonksiyonu Lyapunov Fonksiyonudur Teorem: Lyapunov Fonksiyonu olmak üzere, denge noktasının kararlı olması için yeter koşul için olmasıdır. 2. dereceden lineer olmayan bir dinamik sistemin kalıcı hal çözümleri için ne diyebiliriz? Poincare- Bendixson Teoremi: Kararlı denge noktaları Limit çevrim

S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”, 2 nd Edition, Prentice Hall, 1999, New Jersey. Lineer olmayan sistemlerde başka nasıl çözümler var? Neden Sonuç Kütle çekim yasası Astronomik olaylar Atmosferin hareketleri Hava durumu tahmini Isaac Newton [ ] G.W.F. Von Leibniz [ ] Determinizm Öngörü

Laplace’s Demon: “If you can imagine a consciousness great enough to know the exact locations and velocities of all the objects in the universe at the present instant, as well as all forces, then there would be no secrets from this consciousness. It could calculate anything about the past or future from the laws of cause and effect.” Werner Heisenberg [ ] Belirsizlik Kuramı (1927): Herhangi bir cismin konumu ve hızı aynı anda tam olarak belirlenemez. “In the strict formulation of the causality law-’When we know the present precisely, we can calculate the future’- It is not the final clause, but rather the premise, that is false. We cannot know the present in all its determining details.” Yaklaşık olarak birbirine benzer nedenler yaklaşık olarak birbirine benzer sonuçlar doğururlar. Ed Lorenz [ ] Kelebek Kanadı Etkisi (1960):

Nasıl bir sistem? Sonuç Determinizm Öngörü Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) Hopfield Ağı, Elman Ağı

x1x1 x2x2 xmxm 1 w1w1 w2w2 wmwm w m+1 ' v y Sinir Hücresi McCulloch-Pitts Hatırlatma

Daha gerçekçi sinir hücresi modeli var mı? Hodgkin-Huxley Modeli Bu hücre modelini kullanmak çok uygun değil, sizce neden?

Gerçekçi ve ağ yapısı için uygulanabilir hücre modeli 1 1 Düğümü için KAY Nasıl yazıldı? Bu nasıl bir fonksiyon? Tüm hücreler için denklemleri biraz düzenleme ile yazarsak... Daha önce yazdığınız bir denklem takımına benziyor? Durum Denklemleri

Bir lineer dönüşüm ile denklemler biraz daha farklı yazılabilir.... Durum değişkenleri Girişler Çıkışlar

Hopfield Ağı Ayrık zamanSürekli zaman Denge noktasının kararlılığı Lyapunov Anlamında kararlılık Lineer olmayan sistemin kararlılığı Tam Kararlılık Dinamik sistemin kalıcı çözümünü incelemek için öncelikle denge noktalarının kararlılığına bakacağız