Geri beslemeli ağlar

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde aktarılmış olur. Bu t

karmaşık dinamik sistemlerin modellenmesinde ba tip ağlarda a

değil aynı zamanda daha önc

nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun mimarilerdir (Özkan,2001). Bu a

oldukça baş

9.7.2.1 Eğ Geri beslemeli a

Burada asıl yapılmak istenen N parametreli bir a

değişkenli bir yüzey üzerinde gezen bir noktanın hata maliye Bu da istenen noktanın N de

yönde hareket etmesiyle sa fonksiyonunun her bir a oranda değ görünmemektedir) ile a c¼c ð cd ∑ðcd ¼c = ∑ð_cd ∑ Geri beslemeli a

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde aktarılmış olur. Bu t

şık dinamik sistemlerin modellenmesinde ba larda ağın çıktı de

il aynı zamanda daha önc

nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun mimarilerdir (Özkan,2001). Bu a

oldukça başarılı sonuçlar vermektedir (Aky

Eğim düşüm y Geri beslemeli ağlarda a

Burada asıl yapılmak istenen N parametreli bir a

kenli bir yüzey üzerinde gezen bir noktanın hata maliye Bu da istenen noktanın N de

yönde hareket etmesiyle sa fonksiyonunun her bir a oranda değişmesi gerekti

görünmemektedir) ile ağın normlandırılmı

cžc+ ð

d

∑ðcd žc+

Geri beslemeli ağlar

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde

olur. Bu tip ağlara dinamik sinir a ık dinamik sistemlerin modellenmesinde ba

ın çıktı değeri sadece o anki girdi de il aynı zamanda daha önceki girdi ve çıktı de

nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun mimarilerdir (Özkan,2001). Bu a

arılı sonuçlar vermektedir (Aky

şüm yöntemi

ğlarda ağırlıkların güncellenmesi e Burada asıl yapılmak istenen N parametreli bir a

kenli bir yüzey üzerinde gezen bir noktanın hata maliye Bu da istenen noktanın N değişkenli yüzey üzerinde e yönde hareket etmesiyle sağlanabilir. Her bir a

fonksiyonunun her bir ağırlık yönünde kısmi türevinden faydala mesi gerektiğiyle ilgili karar verilebilir (

Şekil

ğın normlandırılmı

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde

lara dinamik sinir a ık dinamik sistemlerin modellenmesinde ba

eri sadece o anki girdi de eki girdi ve çıktı de

nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun mimarilerdir (Özkan,2001). Bu ağlar çeşitli tipteki zaman serilerinin tahmininde

arılı sonuçlar vermektedir (Akyılmaz, 2005).

ırlıkların güncellenmesi e Burada asıl yapılmak istenen N parametreli bir a

kenli bir yüzey üzerinde gezen bir noktanın hata maliye ğişkenli yüzey üzerinde e lanabilir. Her bir a

ırlık yönünde kısmi türevinden faydala iyle ilgili karar verilebilir (

Şekil 9.8: Eğim dü

ın normlandırılmış çıktı de

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde

lara dinamik sinir ağları da denilmektedir. Bu tip a ık dinamik sistemlerin modellenmesinde başarılı olarak kullanılmaktadır. Bu

eri sadece o anki girdi değerlerinin bir fonksiyonu olarak eki girdi ve çıktı değerlerinin de bir fonksiyonudur. Bu nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun lar çeşitli tipteki zaman serilerinin tahmininde

ılmaz, 2005).

ırlıkların güncellenmesi eğim dü

Burada asıl yapılmak istenen N parametreli bir ağ için N+1 boyutlu bir uzayda, N kenli bir yüzey üzerinde gezen bir noktanın hata maliye

kenli yüzey üzerinde eğ

lanabilir. Her bir ağırlığın güncellenmesi esnasında, hata ırlık yönünde kısmi türevinden faydala

iyle ilgili karar verilebilir (Şekil

Eğim düşüm yöntemi

ş çıktı değeri hesaplaması,

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde

ları da denilmektedir. Bu tip a şarılı olarak kullanılmaktadır. Bu

ğerlerinin bir fonksiyonu olarak erlerinin de bir fonksiyonudur. Bu nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun itli tipteki zaman serilerinin tahmininde ılmaz, 2005).

ğim düşüm yöntemi ile yapılır. ğ için N+1 boyutlu bir uzayda, N kenli bir yüzey üzerinde gezen bir noktanın hata maliyetini en aza indirmektir.

kenli yüzey üzerinde eğimi sürekli olarak dü

ğın güncellenmesi esnasında, hata ırlık yönünde kısmi türevinden faydalanarak o a

iyle ilgili karar verilebilir (Şekil 9.8).

üm yöntemi

eri hesaplaması,

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde

ları da denilmektedir. Bu tip a arılı olarak kullanılmaktadır. Bu

erlerinin bir fonksiyonu olarak erlerinin de bir fonksiyonudur. Bu nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun itli tipteki zaman serilerinin tahmininde

üm yöntemi ile yapılır. için N+1 boyutlu bir uzayda, N tini en aza indirmektir. imi sürekli olarak düş

ın güncellenmesi esnasında, hata narak o ağırlı

eri hesaplaması, (9.8) ile

(9.8)

Geri beslemeli YSA’larda, bazı sinirlerin çıktıları kendine ya da daha önceki katmanlardaki sinirlere geri beslenir. Böylece girdiler hem ileri hem de geri yönde ları da denilmektedir. Bu tip ağlar arılı olarak kullanılmaktadır. Bu erlerinin bir fonksiyonu olarak erlerinin de bir fonksiyonudur. Bu nedenle özellikle gürültülü sistemlerde önceden tahmin modelleri için uygun itli tipteki zaman serilerinin tahmininde

üm yöntemi ile yapılır. için N+1 boyutlu bir uzayda, N tini en aza indirmektir. imi sürekli olarak düşürecek ın güncellenmesi esnasında, hata ğırlığın ne

∆S å_è¼èñ

c

∆S = ë

Burada dikkat edilmesi gereken nokta örneklerin seçilmesi, ö katsayılarının iyi belirlenmesi, durdurma

problemin uzayını yeterince iyi temsil edebilecek fakat a düşürmeyecek s

verilerle elde edilecek çıktıların yanlı

Öğrenme katsayısı, a

gereğinden büyük olursa problem uzayında ras ağırlıkları ras

çok küçük olursa çözüme ula

c

èñ è¼_c

Burada dikkat edilmesi gereken nokta örneklerin seçilmesi, ö katsayılarının iyi belirlenmesi, durdurma

problemin uzayını yeterince iyi temsil edebilecek fakat a ürmeyecek sayıda ve

verilerle elde edilecek çıktıların yanlı

renme katsayısı, ağ

inden büyük olursa problem uzayında ras ırlıkları rastgele değ

çok küçük olursa çözüme ula

Burada dikkat edilmesi gereken nokta örneklerin seçilmesi, ö katsayılarının iyi belirlenmesi, durdurma

problemin uzayını yeterince iyi temsil edebilecek fakat a ayıda ve şekilde seçilmelidir.

verilerle elde edilecek çıktıların yanlı

Şekil renme katsayısı, ağırlıkların de

inden büyük olursa problem uzayında ras gele değiştirmekten farkı olmaz ( çok küçük olursa çözüme ulaşmak daha uzun sürer (

Şekil 9

Burada dikkat edilmesi gereken nokta örneklerin seçilmesi, ö katsayılarının iyi belirlenmesi, durdurma ölçütü

problemin uzayını yeterince iyi temsil edebilecek fakat a ekilde seçilmelidir.

verilerle elde edilecek çıktıların yanlış sonuçlar do

Şekil 9.9: Eğitim verisinin seçimi ırlıkların değişim miktarını belirler. inden büyük olursa problem uzayında ras

tirmekten farkı olmaz ( şmak daha uzun sürer (

9.10: Öğrenme katsayısının seçimi Burada dikkat edilmesi gereken nokta örneklerin seçilmesi, ö

ölçütü ve eğ problemin uzayını yeterince iyi temsil edebilecek fakat a

ekilde seçilmelidir. Şekil 9 sonuçlar doğuraca

ğitim verisinin seçimi im miktarını belirler.

inden büyük olursa problem uzayında rastgele gezinme olur. Bunun da tirmekten farkı olmaz (Şekil

mak daha uzun sürer (Şekil

ğrenme katsayısının seçimi

Burada dikkat edilmesi gereken nokta örneklerin seçilmesi, öğrenme ve momentum ve eğitim sayısıdır.

problemin uzayını yeterince iyi temsil edebilecek fakat ağın performansını da 9.9 incelenirse; iyi seçilmemi ğuracağı kolaylıkla görülecektir.

itim verisinin seçimi im miktarını belirler. Eğer ö

gele gezinme olur. Bunun da ekil 9.10). Eğer ö

Şekil 9.10).

renme katsayısının seçimi

ğrenme ve momentum itim sayısıdır. Eğitim verisi, ğın performansını da 9 incelenirse; iyi seçilmemi

ı kolaylıkla görülecektir.

ğer öğrenme katsayısı gele gezinme olur. Bunun da ğer öğrenme katsayısı

renme katsayısının seçimi

(9.9)

(9.10) renme ve momentum ğitim verisi, ın performansını da 9 incelenirse; iyi seçilmemiş ı kolaylıkla görülecektir.

renme katsayısı gele gezinme olur. Bunun da renme katsayısı

Ağ gereğinden fazla e genelleme yapamamasına