Yapay Sinir Ağlarının Yapısı

Birden fazla yapay sinir hücresi bir araya gelerek yapay sinir ağını oluşturur. Bu hücrelerin bir araya gelmesi rastgele olmaz. Ağdaki sinir hücreleri katmanlar içine yerleştirilir. Hücreler birbirleriyle bağlanarak; üç ya da daha fazla katman halinde ve her katman içinde paralel olarak bir araya gelerek ağ oluştururlar. Girdi katmanındaki süreç elemanları dış ortamdan bilgileri alarak ara katmanlara transfer etmekten sorumludur. Ara katmanlar kullanılarak girdi katmanından gelen bilgiler işlenip çıktı katmanına gönderilir. Bilgiler ara katmanda işlenir. Çıktı katmanı süreç elemanları, ara katmandan kendilerine gelen bilgileri işleyip ağın girdi katmanından sunulan girdi seti için üretilmesi gereken çıktıyı üretirler. Bu yapının daha iyi anlaşılması için Şekil 3.15’de çok katmanlı bir yapay sinir ağı şematik olarak verilmiştir (Öztemel, 2012, s. 52, Elmas, 2003, s. 45):

33 3.3.1 Katmanlar

Bir yapay sinir ağı sisteminde ağ yapısı oldukça basittir. Sistemde bulunan nöronların bir kısmı girişleri alırken bir kısmı da sistemin çıktılarını vermektedir. Giriş ve çıkış arasında kalan diğer katmanlar ise dış dünya ile direkt bağlantılı olmadığından gizli katman olarak nitelendirilirler. Nöronların toplandığı ve sistemi oluşturan bu katmanlar (tabakalar);

• Girdi katmanı, • Gizli katman (lar), • Çıktı katmanı

olmak üzere üç kısımda incelenir.

3.3.1.1 Girdi Katmanı (Input Layer)

Dış ortamdan alınan giriş bilgilerini gizli tabakalara transfer eden nöronlardan oluşmaktadır. Girdi katmanı, girdiler için bir tampon görevindedir ve nöronlar aldıkları giriş değerleri üzerinde herhangi bir işlem yapmaksızın bir sonraki tabakaya iletimini sağlarlar. Burada YSA’nın girdi değerleriyle işlem yapabilmesini sağlamak için girdi değerlerinin sadece nümerik ifadeler olması gerekmektedir (Tan, 1997, s. 27).

3.3.1.2 Gizli Katman (Hidden Layer)

Girdi katmanı ile çıktı katmanı arasında bulunan ve girdi tabakasından gelen bilgileri işleyerek çıktı tabakasına iletme işlevini yapan gizli katman(lar), özellikle karmaşık problemleri hesaplayabilmek için sistemde yer alması gereken kısımlardır. Ancak gizli katmanların sayısı arttıkça ağda genelleşme sorunu ortaya çıkar. Bu nedenle ağdaki gizli katman sayısı, sistem en iyi çıktıyı verecek şekilde seçilmelidir (Dere, 2009, s. 58). Gizli tabakanın oluşturduğu kısım tek tabakadan oluşabileceği gibi daha fazla tabakadan da oluşması mümkündür.

34

Tabakada yer alan çok sayıda nöronlar ağ yapısı içerisinde diğer nöronlarla bağlantılı bir yapıya sahiptir. Bu nedenle, gizli tabakada bulunması gereken nöron sayısı seçimi oldukça önemli olup dikkatli bir şekilde yapılmalıdır (Öztemel, 2012, s. 52).

3.3.1.3 Çıktı Katmanı (Output Layer)

Çıktı nöronu veya çıkış birimi ise, sistem dışına sinyal yollayan nörondur. Bu katmandan elde edilen veri ele alınan problemin sonucudur. Örneğin, bir kredi uygulamasında sonuç evet ya da hayır olabilmektedir. YSA, sonuç olarak sayısal değerler atadığından dolayı böyle bir sistem için evet sonucu “1”, hayır sonucu ise “0” olarak değerlendirilir (Medsker, Turban ve Trippi, 1996, s. 8).

3.3.2 Yapay Sinir Ağlarının Çalışma Prensibi

Yapay sinir ağlarının çalışma prensibini basit bir örnekle anlatmak mümkündür. Aşağıdaki Şekil 3.16’da bir yapay sinir hücresinin çalışma şekli gösterilmiştir:

35

Yapay sinir hücresine gelen net girdi bilindiği gibi ağırlıklar ile girişlerin çarpılması sonucu elde edilir. Verilen örnekte girişlerin sahip olduğu ağırlıklar

1 0, 4 ,

w = w₂ = −0, 2 ve w₃ =0,1 olarak alınırsa hücreye giren net girdi;

(

)

Net Girdi= =U

∑

şeklinde bulunur. Hücrenin Sigmoid tipli aktivasyon fonksiyonuna göre çıkışı ise şu şekildedir:

( )

Sonuç olarak verilen girdilere karşılık yukarıdaki işlemler sonucunda çıkış değeri bulunur.

3.3.3 İletim ve Bağlantı Çeşitleri

Bir sinir hücresinin çıkışının, diğer bir sinir hücresine giriş olarak bağlandığını ve bu bağlantının genellikle tek yönlü olmadığını, iki sinir arasında çift yönlü olduğunu söylemek mümkündür. Katmanda yer alan sinirlerin kendi aralarında bir bağlantı yapıları bulunmaktadır (Elmas, 2003, s. 46).

Katmanlar arasında kullanılan değişik türde bağlantılar vardır. Bu bağlantılara “Katmanlar Arası Bağlantı” denir. Bu bağlantı çeşitleri aşağıdaki gibidir (Küçükönder, 2011, s. 47):

• Tam Bağlantılı: Bir katmanda yer alan her bir sinirin kendisinden sonra gelen katmanda bütün sinirlerle bağlantılı olması durumudur (Elmas, 2003, s. 46).

• Kısmi Bağlantılı: Bir katmanda yer alan her bir sinirin kendisinden sonra gelen katmanda bütün sinirlerle bağlantılı olmaması durumudur.

• İleri Besleme: Bir katmandaki sinirlerin kendinden sonra gelen katmanda

yer alan sinirlere çıkışlarını göndererek kendinden sonra gelen bu katmandaki sinirlerden giriş almadığı bağlantı türüdür.

36

• Çift Yönlü: Bir katmandaki sinirler sonraki katmandaki sinirlere çıkışlarını gönderirler ve aynı zamanda sonraki katmandaki sinirlerin çıkışları da önceki katmandaki sinirlere ulaşır.

İleri beslemeli ve çift yönlü bağlantılar aynı zamanda tam veya kısmi

bağlantılı olabilir.

• Hiyerarşik: Düşük bir katmanda yer alan sinirler kendisinden bir sonraki seviyede yer alan katmanın sinirlerine iletilebilir.

• Rezonans: Çift yönlü bağlantılı katmanlar kesin durum oluşuncaya kadar girişleri ya da çıkışları bir katmandaki sinirden diğer katmandaki sinire defalarca göndermeye devam ediyorsa bu bağlantılar rezonans bağlantılardır.

Karmaşık yapıdaki yapay sinir ağlarında aynı katman içindeki sinirler kendi aralarında haberleşebilirler. Bu haberleşme Sinirler Arası Bağlantı vasıtasıyla sağlanmaktadır. İki çeşit bağlantı türü vardır (Elmas, 2003, s. 46):

1. Tekrarlamalı

Aynı katman içindeki sinirler tam veya kısmi bağlantılı olabileceği için, bu katman, giriş alındığında çıkışları diğer katmana göndermeden önce aynı katmanda yer alan diğer sinirler arasında bağlantı oluşturarak bu bağlantılar ile sinir çıkışının diğerine defalarca aktarılması işlemi gerçekleşir.

2. Merkezde / Çevre Dışı (On Center / Off Surround):

Aynı katmandaki iki sinir arasında uyarıcı ve yasaklayıcı olmak üzere iki çeşit bağlantı vardır. Uyarıcı bağlantıda bir sinirin çıkışı bağlı bulunduğu sinirin faaliyet potansiyelini artırır, buna karşılık yasaklayıcı sinir ise faaliyet potansiyelini azaltır. Katmandaki sinirin kendisi ve komşuları arasında uyarıcı bağlantı kurulurken, diğer sinirler arasında yasaklayıcı bağlantı kurulur. Bu durum bir yarışma ortamı gibi düşünülebilir. Birkaç işaret değişiminden sonra etkin çıkış değerli sinirler kazanmış olur.

37