YSA(Yapay Sinir Ağı), birbirine bağlı çok sayıda işlem elemanlarından
oluşmaktadır. Genellikle paralel işleyen yapıları mevcuttur. Biyolojik sinir
hücrelerine benzer bir yapısı vardır. Yapay nöronlar aralarında bağlantı
kurarak ağı meydana getirirler. İnsan beyninde öğrenme işlemi aksonlar
sayesinde gerçekleşir. İnsan beyni yeni aksonlar üreterek; aksonları uyararak
veya mevcut aksonların güçlerini değiştirerek öğrenir.
Biyolojik sinir ağlarının sinir hücreleri gibi
YSA’ların da sinir hücreleri vardır. Buna proses elemanı denir. Her bir proses
elemanı 5 temel elemandan oluşur.
- Girişler
- Ağırlıklar
- Toplama Fonksiyonu
- Aktivasyon Fonksiyonu
- Çıkış
Girişler A
ile gösterilmektedir. Bu girişlerin her biri ağırlık olan W ile çarpılır. Basit bir şekilde anlatmak gerekirse, elde edilen
bilgi eşik değeri ile toplanır ve sonucu oluşturmak için Aktivasyon Fonksiyonu
ile işlem yapılır. Bu işlemler sonucunda y
çıktısı alınır. Tüm sinirsel ağların yapısı bu temele dayanarak oluşturulur.
YSA’nın öğrenme yeteneği ağırlıkların süreli olarak güncellenip ayarlanması ile
doğru orantılıdır.
1.
Girişler
Girişler (A1,A2,…,AN) dış dünyadan veya başka bir hücreden
almış olduğu bilgiyi sinire getirir. Bir sinir genelde birçok yerden girdileri
alır. Bu girdiler toplanmak üzere nöron çekirdeğine gönderilir.
2.
Ağırlıklar
Ağırlıklar (W1,W2,…,WN) yapay sinir tarafından alınan
girişlerin ağırlıklarını belirleyen katsayılardır. Her bir giriş kendine ait
bir katsayıya sahiptir. Bu katsayı yapay hücreye gelen bilginin önemini ve
hücre üzerindeki etkisini gösterir.
Ağırlıkların değeri pozitif, negatif veya sıfır
olabilir. Bir girişin katsayısının yüksek olması o girişin yapay sinire daha
güçlü bağlanması, küçük olması ise zayıf bağlanması anlamına gelmektedir.
3.
Toplama
Fonksiyonu
Toplama Fonksiyonu aynı zamanda Toplama İşlevi olarak
da adlandırılabilir. Sinirde her bir ağırlığın ait olduğu girişlerle çarpımının
toplamlarını eşik değeri ile toplanarak o hücrenin net girdisini hesaplayan bir
fonksiyondur. Bazı durumlarda bu toplama işlemi en az(min), en çok(max),
çoğunluk hesaplama veya kümülatif toplama gibi karmaşık işlemlerde olabilir.
4.
Aktivasyon
Fonksiyonu
Aktivasyon Fonksiyonu aynı zamanda Etkinlik İşlevi
olarak da adlandırılabilir. Toplama fonksiyonu tarafından hücreye gönderilen
net bilgiyi işleyerek hücrenin bu girdiye karşılık üreteceği çıktıyı belirleyen
fonksiyondur. F(Etkinlik) olarak gösterebiliriz. Kullanım amacı, zaman söz
konusu olduğunda toplama işlevinin çıkışının değişmesine izin vermektedir.
5.
Çıkış
Çıkış y=f(Etkinlik),
aktivasyon fonksiyonu sonucunun dış dünyaya ya da diğer sinirlere
gönderildiği yerdir. Bir siniri sadece bir çıkışı vardır. Bir sinirin çıktısı
başka bir sinirin girişi olabilir.
Daha iyi konuyu canlandırmak adına tüm bu YSA alt
elemanlarını biyolojik sinir ağı ile karşılaştırmamız gerekirse;
Biyolojik Sinir Ağı
|
Yapay Sinir Ağı
|
Sinir Sistemi
|
Sinirsel Hesaplama Sistemi
|
Sinir
|
Düğüm(İşlem Elemanı)
|
Sinaps
|
Ağırlık
|
Dendrit
|
Toplama Fonksiyonu
|
Hücre Gövdesi
|
Aktivasyon Fonksiyonu
|
Akson
|
Çıkış
|
Biyolojik ve yapay sinir ağının
karşılaştırılması
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder