Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Unsupervised Learning (Kümeleme)
Advertisements

ALTIN FİYATININ VE İŞLEM HACMİNİN TAHMİNİ
Kofaktör Matrisler Determinantlar Minör.
Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Modelleri
Yapay Sinir Ağı (YSA).
İlk Yapay Sinir Ağları.
Support Vector Machines
MC-CDMA (Çok Taşıyıcılı-Kod Bölmeli Çoklu Erişim ) Alıcılarda Yakın-Uzak Problemine Yönelik Yapay Zekâ Uygulamaları Metin ÇİÇEK, Bilgi Teknolojileri ve.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritmalara giriş
TÜREV UYGULAMALARI.
Fırat Fehmi Aygün Aybars Moralı Dokuz Eylül Üniversitesi
Yapay Sinir Ağları Artificial Neural Networks (ANN)
MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Mükemmel İletken Yüzeyler Üzerindeki Hedeflerin Yapay Sinir Ağı İle Sınıflandırılması SENEM MAKAL
Abdulkerim Karabiber Ozan Gül
MATRİS-DETERMİNANT MATEMATİK.
Bölüm 3: Sayısal Türev BirinciTürev: Bir f(x) fonksiyonunun [a,b] tanım aralığında bir x noktasındaki türevi, Limit ifadesiyle tanımlanır. Eğer f(x)’in.
Yrd. Doç. Dr. Ayhan Demiriz
NEURAL NETWORK TOOLBOX VE UYGULAMALARI
GEOMETRİK PROGRAMLAMA
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
HER GENÇ MATEMATİK ÖĞRENEBİLİR MURAT GÜNER KELKİT
YAPAY SİNİR AĞLARI VE BAYES SINIFLAYICI
Yrd.Doç.Dr. Mustafa Akkol
PARÇACIĞIN KİNEMATİĞİ Düzlemde Eğrisel Hareket
Ölçme Sonuçlarının Değerlendirilmesi
1 FİZİK VEKTÖRLER Öğr. Grv. MEHMET ALİ ZENGİN. VEKTÖREL SKALER FİZİKSEL BÜYÜKLÜKLER 2 BÜYÜKLÜKLER.
Yapay Sinir Ağları (YSA)
Sayısal Analiz Sayısal Türev
Lineer Olmayan Denklem Sistemlerinin Çözüm Yöntemleri
Bulanık Mantık Kavramlar:
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.
Çıkış katmanındaki j. nöron ile gizli katmandaki i. nörona ilişkin ağırlığın güncellenmesi Ağırlığın güncellenmesi Hangi yöntem? “en dik iniş “ (steepest.
Verilen eğitim kümesi için, ortalama karesel hata ‘yı öğrenme performansının ölçütü olarak al ve bu amaç ölçütünü enazlayan parametreleri belirle. EK BİLGİ.
YAPAY SİNİR AĞLARI.
Bir örnek : Sarkaç. Gradyen Sistemler E(x)’in zamana göre türevi çözümler boyunca Gradyen sistemlere ilişkin özellikler Teorem 6: (Hirsh-Smale-Devaney,
Hatırlatma: Durum Denklemleri
Hopfield Ağı Ayrık zamanSürekli zaman Denge noktasının kararlılığı Lyapunov Anlamında kararlılık Lineer olmayan sistemin kararlılığı Tam Kararlılık Dinamik.
1 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEKNİK ANALİZ YÖNTEMİNİN UYGULANABİLİRLİĞİNİN TEST EDİLMESİ Coşkun HAMZAÇEBİ M. Fatih BAYRAMOĞLU Arzu TAY.
Momentum Terimi Momentum terimi Bu ifade neyi anımsatıyor? Lineer zamanla değişmeyen ayrık zaman sistemi HATIRLATMA.
Tanım: (Lyapunov anlamında kararlılık)
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.
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
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.
F(.) y[n+1] Giriş Vektörü Giriş-Çıkış Eşleme Fonksiyonu Çıkış Mahmut Meral, Lisans Bitirme Ödevi, 2003 Giriş – Çıkış Modeline göre Dinamik Sistem Tanıma.
Hata Fonksiyonları Lojistik Fonksiyon ß ß Huber Fonksiyonu ß ß.
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.
“Bilgi”’nin Gösterimi “Bilgi” İnsan veya Makina Yorumlama Öngörme Uygun yanıt verme Depolanmış enformasyon veya model Kurallar: (1) Benzer sınıflardan.
Geriye Yayılım Algoritması
Yapay sinir ağı, basit işlemci ünitelerinden oluşmuş, çok
Yapay Bağışıklık Tabanlı Bulanık Mantık ile TENS Modellenmesi
Kümeleme Modeli (Clustering)
YAPAY SİNİR AĞLARININ YAPISI VE TEMEL ELEMANLARI
Geriye Yayılım Algoritması (Back-Propagation Algorithm)
Özdeğerler, Sıfırlar ve Kutuplar
Yapay Sinir Ağı Modeli (öğretmenli öğrenme) Çok Katmanlı Algılayıcı
Geçen hafta ne yapmıştık
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
EK BİLGİ Bazı Eniyileme (Optimizasyon) Teknikleri Eniyileme problemi
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik ve Kararlılık
Düğüm-Eyer Dallanması
S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”,
Yapay Zeka Nadir Can KAVKAS
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Sunum transkripti:

Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron) Teorem: (Kolmogorov 1957) ‘e bağlı olmayan monoton artan sürekli tek değişkenli fonksiyon sürekli tek değişkenli fonksiyon

Teoremin sonuçları..... Kolmogorov Teoremi bir varlık teoremi ‘i özel bir şekilde ifade edebileceğimizi söylüyor. ve ‘nin ne yapıda olduklarını ve kaç tanesinin yeterli olacağını söylüyor. Kolmogorov Teoremi bir varlık teoremi olduğundan nasıl belirlenir söylemiyor. Kolmogorov Teoreminde bazı şeylerden vazgeçelim; tam olmasın yaklaşık olsun ama fonksiyonları bilelim. Teorem: (Cybenko 1989) yeterince büyük herhangi bir sürekli sigmoid fonksiyon

işlem yapan gizli katmanlar işlem yapan çıkış katmanı Nöron ve sigmoid Ağ yapısı Giriş Gizli katman 1 Gizli katman 2 Çıkış giriş katmanı işlem yapan gizli katmanlar işlem yapan çıkış katmanı Nöron sürekli türetilebilir, lineer olmayan aktivasyon fonksiyonu var Eğitim eğiticili öğrenme Öğrenme algoritması geriye yayılım http://www.oscarkilo.net/wiki/images/8/84/Ffperceptron.png

- + Gizli katman ve çıkış katmanındaki her nöron iki iş yapıyor: (i) nöron çıkışındaki işareti nöron girişindeki işaretler cinsinden hesaplıyor, (ii) gradyen vektörünü geriye yayılım için yaklaşık olarak hesaplıyor

Geriye Yayılım Algoritması (Back-Propagation Algorithm) Verilenler: Eğitim Kümesi Hesaplananlar: Eğitim Kümesindeki l. çifte ilişkin çıkış katmanındaki j. nörondaki hata Nöron j için ani hata: Neden sadece çıkış katmanı? Toplam ani hata: Ortalama karesel hata: Ağdaki hangi büyüklüklere bağlı?

Amaç: Verilen eğitim kümesi için, ortalama karesel hata ‘yı öğrenme performansının ölçütü olarak al ve bu amaç ölçütünü enazlayan parametreleri belirle. EK BİLGİ Bazı Eniyileme (Optimizasyon) Teknikleri Eniyileme problemi Kısıtlar: Kısıtsız Eniyileme Problemi

‘in ekstremum noktası ise Teorem: 1. Mertebeden gerek koşul ‘in ekstremum noktası ise Teorem: 2. Mertebeden yeter koşul kesin pozitif Nasıl hesaplanır? ‘in minimum noktasıdır. Doğrultu Belirleme (Line Search) Algoritması başlangıç noktasını belirle doğrultusunu belirle ‘yı ‘ya göre enazlayan ‘yı belirle doğrultusunu belirle

Algoritma fonksiyonu enazlayan ‘a yakınsayacak Amaç: Beklenti: Algoritma fonksiyonu enazlayan ‘a yakınsayacak Ne zaman sona erdilecek? doğrultusunu belirle Nasıl ? “en dik iniş “ (steepest descent) Newton Metodu Gauss-Newton Metodu Bu doğrultuların işe yaradığını nasıl gösterebiliriz?

ile sağlanır mı? ‘yı hesaplamanın bir yolu ne olabilir? ‘yı civarında Taylor serisine açalım. Sonuç: ‘a yakınsayacak Yakınsamayı belirleyecek

1. Mertebeden gerek koşul Özel durum: Kuadratik 1. Mertebeden gerek koşul Bu herzaman mümkün mü? Kuadratik ise Uygun ‘yı belirlemenin bir yolu var mı? 7. Sayfayı Hatırlayın ‘yı ‘ya göre enazlayan ‘yı belirle Nasıl?

‘yı civarında Taylor serisine açalım. ile sağlanır mı? ‘yı civarında Taylor serisine açalım. Bu yeni terimlere neden ihtiyaç duyduk?

Kesin Pozitif???? Kesin Pozitif ise Sonuç: ‘a yakınsayacak