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
Gizli Katmanlar
Mimari sekmesi, ağın yapısını belirtmek için kullanılır. Prosedür, bir gizli “radyal temel işlev” katmanına sahip bir sinir ağı oluşturur; genel olarak bu ayarların değiştirilmesi gerekmeyecektir.
Gizli birimlerin sayısını seçmenin üç yolu vardır.
1. Otomatik olarak hesaplanan bir aralıkta en iyi birim sayısını bulun. Prosedür, aralığın minimum ve maksimum değerlerini otomatik olarak hesaplar ve aralık içindeki en iyi gizli birim sayısını bulur.
Bir test örneği tanımlanırsa, prosedür test verileri kriterini kullanır: En iyi gizli birim sayısı, test verilerinde en küçük hatayı veren birimdir. Bir test örneği tanımlanmamışsa, prosedür Bayes bilgi kriterini (BIC) kullanır: En iyi gizli birim sayısı, eğitim verilerine dayalı olarak en küçük BIC’yi veren birimdir.
2. Belirli bir aralıktaki en iyi birim sayısını bulun. Kendi menzilinizi sağlayabilirsiniz ve prosedür o menzil içindeki “en iyi” gizli birim sayısını bulacaktır. Daha önce olduğu gibi, aralıktaki en iyi gizli birim sayısı, test verisi kriteri veya BIC kullanılarak belirlenir.
3. Belirtilen sayıda birim kullanın. Bir aralığın kullanımını geçersiz kılabilir ve belirli sayıda birimi doğrudan belirtebilirsiniz.
Gizli Katman için Etkinleştirme İşlevi. Gizli katman için etkinleştirme işlevi, bir katmandaki birimleri sonraki katmandaki birimlerin değerlerine “bağlayan” radyal temel işlevdir. Çıkış katmanı için etkinleştirme işlevi, kimlik işlevidir; bu nedenle çıktı birimleri, gizli birimlerin basitçe ağırlıklı toplamlarıdır.
Normalleştirilmiş radyal tabanlı fonksiyon. Softmax aktivasyon işlevini kullanır, böylece tüm gizli birimlerin aktivasyonları toplamı 1 olacak şekilde normalleştirilir.
Sıradan radyal tabanlı fonksiyon. Üstel aktivasyon fonksiyonunu kullanır, böylece gizli birimin aktivasyonu, girişlerin bir fonksiyonu olarak bir Gauss “çarpması” olur.
Gizli Birimler Arasında Çakışma. Çakışan faktör, radyal temel fonksiyonların genişliğine uygulanan bir çarpandır. Çakışan faktörün otomatik olarak hesaplanan değeri 1+0.1d’dir; burada d, giriş birimlerinin sayısıdır (tüm faktörlerdeki kategori sayısının ve ortak değişkenlerin sayısının toplamı).
Ağ Yapısı
Sinir ağı hakkında özet bilgileri görüntüler.
Açıklama. Bağımlı değişkenler, giriş ve çıkış birimlerinin sayısı, gizli katmanların ve birimlerin sayısı ve aktivasyon işlevleri dahil olmak üzere sinir ağı hakkındaki bilgileri görüntüler.
diyagram. Ağ diyagramını düzenlenemez bir grafik olarak görüntüler. Ortak değişkenlerin ve faktör düzeylerinin sayısı arttıkça diyagramın yorumlanmasının zorlaştığına dikkat edin.
Sinaptik ağırlıklar. Belirli bir katmandaki birimler ile sonraki katmandaki birimler arasındaki ilişkiyi gösteren katsayı tahminlerini görüntüler. Etkin veri kümesi eğitim, test ve uzatma verilerine bölünmüş olsa bile sinaptik ağırlıklar eğitim örneğini temel alır. Sinaptik ağırlıkların sayısının oldukça fazla olabileceğine ve bu ağırlıkların genellikle ağ sonuçlarını yorumlamak için kullanılmadığına dikkat edin.
Çok katmanlı algılayıcı Nedir
Multilayer Perceptron Nedir
Çok katmanlı Algılayıcı örnek
Ağ Performansı
Modelin “iyi” olup olmadığını belirlemek için kullanılan sonuçları görüntüler. Not: Bu gruptaki çizelgeler, birleştirilmiş eğitim ve test örneklerini veya test örneği yoksa yalnızca eğitim örneğini temel alır.
- Model özeti. Hata, göreli hata veya yanlış tahminlerin yüzdesi ve eğitim süresi dahil olmak üzere, sinir ağı sonuçlarının bölümlere ve genele göre bir özetini görüntüler.
- Hata, kareler toplamı hatasıdır. Ek olarak, bağımlı değişken ölçüm seviyelerine bağlı olarak göreceli hatalar veya yanlış tahminlerin yüzdeleri görüntülenir. Herhangi bir bağımlı değişkenin ölçek ölçüm düzeyi varsa, ortalama genel göreli hata (ortalama modele göre) görüntülenir. Tüm bağımlı değişkenler kategorik ise, yanlış tahminlerin ortalama yüzdesi görüntülenir. Bağımsız bağımlı değişkenler için göreli hatalar veya yanlış tahminlerin yüzdeleri de görüntülenir.
- Sınıflandırma sonuçları. Her kategorik bağımlı değişken için bir sınıflandırma tablosu görüntüler. Her tablo, her bir bağımlı değişken kategorisi için doğru ve yanlış olarak sınıflandırılan durumların sayısını verir. Doğru şekilde sınıflandırılan toplam vakaların yüzdesi de rapor edilir.
- ROC eğrisi. Her kategorik bağımlı değişken için bir ROC (Alıcı İşletim Karakteristiği) eğrisi görüntüler. Ayrıca her eğrinin altındaki alanı veren bir tablo görüntüler. Belirli bir bağımlı değişken için, ROC tablosu her kategori için bir eğri görüntüler. Bağımlı değişkenin iki kategorisi varsa, her eğri söz konusu kategoriyi diğer kategoriye karşı pozitif durum olarak ele alır. Bağımlı değişkenin ikiden fazla kategorisi varsa, her eğri söz konusu kategoriyi diğer tüm kategorilerin toplamına karşı pozitif durum olarak ele alır.
- Kümülatif kazanç tablosu. Her bir kategorik bağımlı değişken için kümülatif bir kazanç tablosu görüntüler. Her bir bağımlı değişken kategorisi için bir eğrinin gösterimi, ROC eğrileri ile aynıdır.
- Kaldırma tablosu. Her kategorik bağımlı değişken için bir artış grafiği görüntüler. Her bir bağımlı değişken kategorisi için bir eğrinin gösterimi, ROC eğrileri ile aynıdır.
- Gözlemlenen çizelge ile tahmin edilir. Her bir bağımlı değişken için gözlemlenen değere göre tahmin edilen bir grafik görüntüler.
- Kategorik bağımlı değişkenler için, her yanıt kategorisi için, küme değişkeni olarak gözlemlenen yanıt kategorisi ile birlikte, tahmin edilen sözde olasılıkların kümelenmiş kutu grafikleri görüntülenir. Ölçeğe bağlı değişkenler için bir dağılım grafiği görüntülenir.
- Öngörülen tabloya göre kalıntı. Her bir ölçeğe bağlı değişken için tahmin edilen değere göre bir kalıntı grafiği görüntüler. Artıklar ve tahmin edilen değerler arasında hiçbir görünür model olmamalıdır. Bu çizelge sadece ölçeğe bağımlı değişkenler için üretilmiştir.
Vaka İşleme Özeti
Toplamda ve eğitim, test ve uzatma örneklerine göre analize dahil edilen ve hariç tutulan servis taleplerinin sayısını özetleyen vaka işleme özet tablosunu görüntüler.
Sinir ağını belirlemede her tahmin edicinin önemini hesaplayan bir duyarlılık analizi gerçekleştirir. Analiz, birleşik eğitim ve test numunelerine veya test numunesi yoksa yalnızca eğitim numunesine dayanır. Bu, her öngörücü için önemi ve normalleştirilmiş önemi gösteren bir tablo ve bir grafik oluşturur. Çok sayıda öngörücü veya durum varsa, duyarlılık analizinin hesaplama açısından pahalı ve zaman alıcı olduğunu unutmayın.
“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.
