Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Mimari Sekmesi

Mimari sekmesi, ağın yapısını belirtmek için kullanılır. Prosedür “en iyi” mimariyi otomatik olarak seçebilir veya özel bir mimari belirleyebilirsiniz.

Otomatik mimari seçimi, bir gizli katmana sahip bir ağ oluşturur. Gizli katmanda izin verilen minimum ve maksimum birim sayısını belirtin ve otomatik mimari seçimi, gizli katmandaki “en iyi” birim sayısını hesaplar. Otomatik mimari seçimi, gizli ve çıktı katmanları için varsayılan aktivasyon fonksiyonlarını kullanır.

Özel mimari seçimi, size gizli ve çıktı katmanları üzerinde uzman kontrolü sağlar ve hangi mimariyi istediğinizi önceden bildiğinizde veya Otomatik mimari seçiminin sonuçlarını değiştirmeniz gerektiğinde en yararlı olabilir.

Gizli Katmanlar

Gizli katman, gözlemlenemeyen ağ düğümlerini (birimlerini) içerir. Her gizli birim, girdilerin ağırlıklı toplamının bir fonksiyonudur. Fonksiyon aktivasyon fonksiyonudur ve ağırlıkların değerleri tahmin algoritması tarafından belirlenir.

Ağ ikinci bir gizli katman içeriyorsa, ikinci katmandaki her bir gizli birim, birinci gizli katmandaki birimlerin ağırlıklı toplamının bir fonksiyonudur. Her iki katmanda da aynı aktivasyon fonksiyonu kullanılır.

• Gizli Katman Sayısı. Çok katmanlı bir algılayıcı bir veya iki gizli katmana sahip olabilir. Etkinleştirme İşlevi. Aktivasyon fonksiyonu, bir katmandaki birimlerin ağırlıklı toplamlarını sonraki katmandaki birimlerin değerlerine “bağlar”.
• Hiperbolik teğet. Bu fonksiyon şu şekildedir: γ(c) = tanh(c) = (ec−e−c)/(ec+e−c). Gerçek değerli bağımsız değişkenleri alır ve bunları (–1, 1) aralığına dönüştürür. Otomatik mimari seçimi kullanıldığında gizli katmanlardaki tüm birimler için aktivasyon fonksiyonudur.
• Sigmoid. Bu fonksiyon şu şekildedir: γ(c) = 1/(1+e−c). Gerçek değerli bağımsız değişkenleri alır ve bunları (0, 1) aralığına dönüştürür.
• Birim Sayısı. Her gizli katmandaki birim sayısı, tahmin algoritması tarafından açıkça belirtilebilir veya otomatik olarak belirlenebilir.

Çıktı Katmanı

Çıkış katmanı, hedef (bağımlı) değişkenleri içerir.

• Etkinleştirme İşlevi. Aktivasyon fonksiyonu, bir katmandaki birimlerin ağırlıklı toplamlarını sonraki katmandaki birimlerin değerlerine “bağlar”.
• Kimlik. Bu fonksiyon şu şekildedir: γ(c) = c. Gerçek değerli bağımsız değişkenleri alır ve bunları değiştirmeden döndürür. Otomatik mimari seçimi kullanıldığında, ölçeğe bağlı değişkenler varsa, çıkış katmanındaki birimler için aktivasyon işlevidir.
• Softmaks. Bu fonksiyon şu şekildedir: γ(ck) = exp(ck)/Σjexp(cj). Gerçek değerli bağımsız değişkenlerin bir vektörünü alır ve onu elemanları (0, 1) aralığında ve toplamı 1 olan bir vektöre dönüştürür. Softmax yalnızca tüm bağımlı değişkenler kategorik ise kullanılabilir. Otomatik mimari seçimi kullanıldığında, tüm bağımlı değişkenler kategorik ise bu, çıktı katmanındaki birimler için aktivasyon işlevidir.
• Hiperbolik teğet. Bu fonksiyon şu şekildedir: γ(c) = tanh(c) = (ec−e−c)/(ec+e−c). Gerçek değerli bağımsız değişkenleri alır ve bunları (–1, 1) aralığına dönüştürür.
• Sigmoid. Bu fonksiyon şu şekildedir: γ(c) = 1/(1+e−c). Gerçek değerli bağımsız değişkenleri alır ve bunları (0, 1) aralığına dönüştürür.

Ölçeğe Bağlı Değişkenlerin Yeniden Ölçeklenmesi

Bu kontroller yalnızca en az bir ölçeğe bağlı değişken seçilmişse kullanılabilir.

Standartlaştırılmış. Ortalamayı çıkarın ve standart sapmaya bölün, (x-ortalama)/s.

Normalleştirilmiş Minimumu çıkarın ve (x−min)/(max−min) aralığına bölün. Normalleştirilmiş değerler 0 ile 1 arasındadır. Çıkış katmanı sigmoid aktivasyon fonksiyonunu kullanıyorsa, ölçeğe bağlı değişkenler için bu gerekli yeniden ölçeklendirme yöntemidir.

Düzeltme seçeneği, yeniden ölçeklendirme formülüne düzeltme olarak uygulanan küçük bir ε sayısını belirtir; bu düzeltme, yeniden ölçeklenen tüm bağımlı değişken değerlerinin aktivasyon fonksiyonunun aralığında olmasını sağlar.

Özellikle, x minimum ve maksimum değerini aldığında düzeltilmemiş formülde ortaya çıkan 0 ve 1 değerleri, sigmoid fonksiyonunun aralığının sınırlarını tanımlar ancak bu aralık içinde değildir. Düzeltilmiş formül [x−(min−ε)]/[(max+ε)−(min−ε)] şeklindedir. 0’dan büyük veya ona eşit bir sayı belirtin.

Multilayer Perceptron Nedir
Mlp nedir tıp
Çok katmanlı Algılayıcı örnek
Çok katmanlı algılayıcı Nedir

Düzeltilmiş Normalleştirilmiş. Minimumu çıkarmanın ve [2*(x−min)/(max−min)]−1 aralığına bölmenin düzeltilmiş versiyonu. Düzeltilmiş normalleştirilmiş değerler -1 ile 1 arasındadır. Çıkış katmanı hiperbolik teğet aktivasyon fonksiyonunu kullanıyorsa, ölçeğe bağlı değişkenler için bu gerekli yeniden ölçeklendirme yöntemidir.

Düzeltme seçeneği, yeniden ölçeklendirme formülüne düzeltme olarak uygulanan küçük bir ε sayısını belirtir; bu düzeltme, yeniden ölçeklenen tüm bağımlı değişken değerlerinin aktivasyon fonksiyonunun aralığında olmasını sağlar.

Özellikle, x minimum ve maksimum değerini aldığında düzeltilmemiş formülde ortaya çıkan -1 ve 1 değerleri, hiperbolik tanjant fonksiyonunun aralığının sınırlarını tanımlar ancak bu aralığın içinde değildir. Düzeltilmiş formül {2*[(x−(min−ε))/((max+ε)−(min−ε))]}−1’dir. 0’dan büyük veya ona eşit bir sayı belirtin.

Hiçbiri. Ölçeğe bağlı değişkenlerin yeniden ölçeklendirilmesi yok.

Eğitim Sekmesi

Eğitim sekmesi, ağın nasıl eğitilmesi gerektiğini belirtmek için kullanılır. Eğitim türü ve optimizasyon algoritması, hangi eğitim seçeneklerinin mevcut olduğunu belirler.

• Eğitim Türü. Eğitim türü, ağın kayıtları nasıl işlediğini belirler. Aşağıdaki eğitim türlerinden birini seçin:
• Toplu. Sinaptik ağırlıkları yalnızca tüm eğitim veri kayıtlarını geçtikten sonra günceller; yani toplu eğitim, eğitim veri kümesindeki tüm kayıtlardaki bilgileri kullanır. Toplu eğitim, toplam hatayı doğrudan en aza indirdiği için sıklıkla tercih edilir; ancak toplu eğitimin, durdurma kurallarından biri karşılanana kadar ağırlıkları birçok kez güncellemesi gerekebilir ve bu nedenle birçok veri geçişine ihtiyaç duyabilir. “Daha küçük” veri kümeleri için en kullanışlıdır.

Çevrimiçi. Her bir eğitim verisi kaydından sonra sinaptik ağırlıkları günceller; yani, çevrimiçi eğitim her seferinde bir kayıttaki bilgileri kullanır. Online eğitim durma kurallarından biri sağlanana kadar sürekli olarak kayıt alır ve ağırlıkları günceller.

Tüm kayıtlar bir kez kullanılıyorsa ve durdurma kurallarının hiçbiri karşılanmıyorsa, veri kayıtları geri dönüştürülerek süreç devam eder. Çevrimiçi eğitim, ilişkilendirilmiş tahmin edicilerle “daha büyük” veri kümeleri için toplu eğitimden üstündür; yani, çok sayıda kayıt ve çok sayıda girdi varsa ve bunların değerleri birbirinden bağımsız değilse, o zaman çevrimiçi eğitim toplu eğitimden daha makul bir yanıt alabilir.

Mini toplu iş. Eğitim verisi kayıtlarını yaklaşık olarak eşit büyüklükteki gruplara ayırır, ardından bir grubu geçtikten sonra sinaptik ağırlıkları günceller; yani mini toplu eğitim, bir grup kayıttan alınan bilgileri kullanır. Ardından süreç, gerekirse veri grubunu geri dönüştürür.

Mini toplu eğitim, toplu ve çevrimiçi eğitim arasında bir uzlaşma sunar ve “orta boyutlu” veri kümeleri için en iyisi olabilir. Prosedür, mini parti başına eğitim kaydı sayısını otomatik olarak belirleyebilir veya 1’den büyük ve bellekte saklanacak maksimum vaka sayısından küçük veya ona eşit bir tamsayı belirtebilirsiniz. Bellekte saklanacak maksimum vaka sayısını Seçenekler sekmesinde ayarlayabilirsiniz.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Mimari Sekmesi first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.