Yapay sinir ağlarında öğrenme nasıl gerçekleşir

Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Nasıl Gerçekleşir?

Yapay sinir ağları (YSA) kullanan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Yapay sinir ağlarının çalışma prensibi, yumuşak bir öğrenme algoritmasıdır ve öğrenme sürecinde, girdi verileri arasındaki ilişkileri öğrenmeyi amaçlar. Yapay sinir ağları çok katmanlı, giriş düğümlerinden çıkış düğümlerine, her katmanda ara katman düğümlerine sahiptir. Yapay sinir ağlarının öğrenmesinde, özellikle, ağın ağırlıklarının ayarlanması kritiktir.

Girdi Verilerini Nasıl Öğrenir?

Yapay sinir ağları, girdi verileri üzerinden öğrenmeyi amaçlar. Yapay sinir ağları, her bir veriyi kendi girdi düğümlerine yönlendirir. Girdi veri, düğümlerin ağırlıklarının ve yönlendirme fonksiyonlarının kombinasyonu ile düğümlü katmana aktarılır. Düğümlü katmandan çıkan sinyaller, yönlendirme fonksiyonu kullanılarak ağın çıkış düğümüne aktarılır. Yapay sinir ağları, bu girdi verilerini, öğrenme süreci boyunca ağın ağırlıklarını ayarlamak için kullanır.

Ağın Ağırlıkları Nasıl Ayarlanır?

Yapay sinir ağlarının ağırlıkları, öğrenme sürecinde ayarlanır ve verilen girdileri doğru çıktıya dönüştürür. Ağın ağırlıkları, öğrenme sürecine göre ayarlanır. Öğrenme süreci için kullanılan yöntemler arasında ortalama kare hata, geri besleme optimizasyonu ve hedef değerleri kullanılır. Hedef değerleri, öğrenme sürecinin sonunda verilen çıktıların doğru olmasını sağlamak için kullanılır.

Öğrenme Sonuçları Nasıl Değerlendirilir?

Yapay sinir ağlarının öğrenme sonuçlarının değerlendirilmesi, öğrenme süreci boyunca kullanılan ölçümlerle gerçekleştirilir. Ölçümler arasında, ortalama kare hata ve doğruluk oranı bulunur. Ortalama kare hata, çıktıların hedef değerlerine ne kadar yakın olduğunu ölçerken, doğruluk oranı, çıktıların hedef değerleriyle ne kadar uyumlu olduğunu ölçer. Bununla birlikte, ağın ağırlıklarının ayarlanmasının doğru şekilde gerçekleşmesi de önemlidir.