Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Do you know who I am? Kim olduğumu biliyor musun?.
Advertisements

Projemizin İçeriği: Anahtarlanmış Doğrusal Sistemler
NOUN CLAUSES (İSİM CÜMLECİKLERİ).
DEVRE TEOREMLERİ.
Giriş Dikkat Altsistemi Yönlendirme Altsistemi Kısa Süreli Bellek Uzun Süreli Bellek Kontrol Birimi Kontrol Birimi F1 F2 ART nasıl çalışıyor? Mete Balcı,
Birthday party. birthday party new year's party new year's party New Year's Party.
21/02/2016 A Place In My Heart Nana Mouskouri « Istanbul « (A Different Adaptation)
Geçen hafta anlatılanlar Değişmez küme Değişmez kümelerin kararlılığı Bildiğimiz diğer kararlılık tanımları ve değişmez kümenin kararlılığı ile ilgileri.
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.
Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) İleri yolGeri besleme.
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
What is lost in translation?
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos Neslihan Serap Şengör oda no:1107 tel no: Özkan Karabacak oda no:2307 tel.
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.
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos
Practice your writing skills
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.
Grade 8 Unit 7 Bilginbakterim.com.
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 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
Banach Sabit Nokta Teoremi (Büzülme Teoremi)
Hatırlatma Yörünge: Or(xo)
German shepherd dog. These dogs are said to be intelligent before they say.
Would you like a different color?
S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”,
Excuse me. Afedersiniz. 1.
Bazı Doğrusal Olmayan Sistemler
Bölüm 3 Talep, Arz ve Piyasa
Future: I will/shall & I am going to. Structure: Subject+will/shall+verb(base form)+object.
tomorrow soon next week / year in five minutes/ in two hours later today I'll go to the market tomorrow. Don’t worry. He will be here soon. There.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
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.
“8. SINIFLAR” MASTERMIND UNIT 4 On the phone Wopenglish GURURLA SUNAR…
ELİF SU KÜÇÜKKAVRUK. plants When you touch this plant, it can be like the photograph. When you let go, it becomes normal.
People with an entrepreneurial mindset are always brave.
Sunum transkripti:

Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) İleri yol Geri besleme http://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/rnn1.html

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

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

Özvektörleri aynı özdeğerleri farklı iki sistem

Hangisi daha hızlı sıfıra yaklaşıyor ? A1 sistemi A2 sistemi

Özdeğerleri aynı özvektörleri farklı iki sistem

B1 sistemi B2 sistemi

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

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?

Lyapunov anlamında kararlılığı incelemenin bir yöntemi nedir? (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? Kararlı denge noktaları Poincare- Bendixson Teoremi: Limit çevrim

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 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 olmayan sistemlerde başka nasıl çözümler var? Neden Sonuç Kütle çekim yasası Astronomik olaylar Atmosferin hareketleri Hava durumu tahmini Isaac Newton [1643-1727] G.W.F. Von Leibniz [1646-1716] Determinizm Öngörü S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”, 2nd Edition, Prentice Hall, 1999, New Jersey.

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 [1901-1976] 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 [1917-2008] Kelebek Kanadı Etkisi (1960):

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