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.

The post Gizli Katmanlar  first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.

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.