EK BİLGİ Bazı Eniyileme (Optimizasyon) Teknikleri Eniyileme problemi

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Advertisements

Unsupervised Learning (Kümeleme)
MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Kofaktör Matrisler Determinantlar Minör.
Kümeleme Modeli (Clustering)
Bölüm2:Sayısal Hata Türleri
10. OPTİMİZASYON OPTİMİZASYON NEDİR?
Support Vector Machines
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritmalara giriş
TÜREV UYGULAMALARI.
MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
MODERN PORTFÖY TEORİSİ
Alperen KETHUDAOĞLU1 Baha ŞEN2,
Abdulkerim Karabiber Ozan Gül
AST409 Astronomide Sayısal Çözümleme
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.
Bölüm6:Diferansiyel Denklemler: Başlangıç Değer Problemleri
GEOMETRİK PROGRAMLAMA
YMT 222 SAYISAL ANALİZ (Bölüm 5)
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Mühendisliği Bölümü
PORTFÖY OPTİMİZASYONU
Topluluk zekasi yönetİMİ ve optİmİZASYONU
Ölçme Sonuçlarının Değerlendirilmesi
İKİ DEĞİŞKENLİ FONKSİYONLARDA
Tüketim Gelir
Yrd. Doç. Dr. Ali İhsan KADIOĞULLARI
GENELLEŞTİRİLMİŞ POISSON
Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü
Sayısal Analiz Sayısal Türev
Lineer Olmayan Denklem Sistemlerinin Çözüm Yöntemleri
Bulanık Mantık Kavramlar:
Maliye’de SPSS Uygulamaları
Lineer Denklem Sistemlerinin Çözüm Yöntemleri
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.
Algoritma Analizi Algoritma Algoritma bir problemi çözmek için izlenen komutlar kümesidir. Verilen bir problemin birden fazla çözümü dolayısıyla.
Hatırlatma: Durum Denklemleri
Hopfield Ağı Ayrık zamanSürekli zaman Denge noktasının kararlılığı Lyapunov Anlamında kararlılık Lineer olmayan sistemin kararlılığı Tam Kararlılık Dinamik.
Momentum Terimi Momentum terimi Bu ifade neyi anımsatıyor? Lineer zamanla değişmeyen ayrık zaman sistemi HATIRLATMA.
Bölüm10 İteratif İyileştirme Copyright © 2007 Pearson Addison-Wesley. All rights reserved.
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.
Yapay sinir ağı, basit işlemci ünitelerinden oluşmuş, çok
PROGRAMLAMA TEMELLERİ Burak UZUN Bilişim Teknolojileri Öğretmeni Burak UZUN.
Yapay Zeka Algoritmaları
Yapay Bağışıklık Tabanlı Bulanık Mantık ile TENS Modellenmesi
Kümeleme Modeli (Clustering)
Geriye Yayılım Algoritması (Back-Propagation Algorithm)
Hatırlatma: Durum Denklemleri
DERS 7 SAYISAL İNTEGRASYON DERS 7.1 TRAPEZOIDAL (YAMUK) KURAL
Geçen hafta ne yapmıştık
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Sinir Hücresi McCulloch-Pitts x1 w1 x2 w2 v y wm xm wm+1 1 '
İleri Algoritma Analizi
Hopfield Ağı Ayrık zaman Sürekli zaman
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik
Lineer olmayan dinamik bir sistemin davranışını
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik ve Kararlılık
Banach Sabit Nokta Teoremi (Büzülme Teoremi)
Mustafa Teke, Alptekin Temizel Enformatik Enstitüsü , ODTÜ
Düğüm-Eyer Dallanması
S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”,
ELE 574: RASTGELE SÜREÇLER
Tüketim Gelir
Geometrik Jeodezi
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Sunum transkripti:

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?

“En dik iniş “ (steepest descent) Metodu 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. Newton Metodu ile sağlanır mı? ‘yı civarında Taylor serisine açalım. Bu yeni terimlere neden ihtiyaç duyduk?

Kesin Pozitif ise Sonuç: ‘a yakınsayacak Gauss-Newton Metodu ile sağlanır mı? Kısıtlama:

Gauss-Newton Metodu’nun amacı özel bir için Hessian matrisini kullanmadan 2. mertebe yöntem kadar iyi sonuç elde etmek. Bu ifade aslında nedir? İfade aslinda yaklasık olarak r(x^(k))’nın hesaplanması. Taylor serisinde lineer terim alınmış.

varsa Sonuç: ‘a yakınsayacak EK BİLGİNİN SONU Amaç: Verilen eğitim kümesi için, ortalama karesel hata ‘yı öğrenme performansının ölçütü olarak al ve bu amaç ölçütünü enazlayan parametreleri belirle. Toplam ani hata: Ortalama karesel hata: