Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)

... konulu sunumlar: "Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)"— Sunum transkripti:

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

2 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

3 Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
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

4 - + 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

5 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: Yapılan: yerine ‘yi en azlamak

6 Eğitim kümesindeki k. veri için ileri yolda hesaplananı yazalım:
1. Gizli Katman Çıkışı 2. Gizli Katman Çıkışı

7 Eğitim kümesindeki k. veri için hesaplanan toplam ani hata