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

Optimizasyon Algoritması

• Bu, sinaptik ağırlıkları tahmin etmek için kullanılan yöntemdir.
• Ölçekli eşlenik gradyan. Eşlenik gradyan yöntemlerinin kullanımını haklı çıkaran varsayımlar yalnızca toplu eğitim türleri için geçerlidir, dolayısıyla bu yöntem çevrimiçi veya mini toplu eğitim için mevcut değildir.
• Gradyan iniş. Bu yöntem, çevrimiçi veya mini toplu eğitim ile kullanılmalıdır; toplu eğitim ile de kullanılabilir.

Eğitim Seçenekleri

Eğitim seçenekleri, optimizasyon algoritmasında ince ayar yapmanızı sağlar. Ağ, tahminle ilgili sorunlar yaşamadığı sürece genellikle bu ayarları değiştirmeniz gerekmez.

Ölçekli eşlenik gradyan algoritması için eğitim seçenekleri şunları içerir:

İlk Lambda. Ölçekli eşlenik gradyan algoritması için lambda parametresinin başlangıç değeri. 0’dan büyük ve 0,000001’den küçük bir sayı belirtin.

İlk Sigma. Ölçekli eşlenik gradyan algoritması için sigma parametresinin başlangıç değeri. 0’dan büyük ve 0,0001’den küçük bir sayı belirtin.

Aralık Merkezi ve Aralık Ofseti. Aralık merkezi (a0) ve aralık ofseti (a), simüle edilmiş tavlama kullanıldığında ağırlık vektörlerinin rastgele üretildiği [a0−a, a0+a] aralığını tanımlar.

Simüle edilmiş tavlama, optimizasyon algoritmasının uygulanması sırasında global minimumu bulmak amacıyla yerel minimumdan çıkmak için kullanılır. Bu yaklaşım, ağırlık başlatma ve otomatik mimari seçiminde kullanılır. Aralık merkezi için bir sayı ve aralık ofseti için 0’dan büyük bir sayı belirleyin.

Gradyan iniş algoritması için eğitim seçenekleri şunları içerir:

İlk Öğrenme Hızı. Gradyan iniş algoritması için öğrenme oranının başlangıç değeri. Daha yüksek bir öğrenme oranı, ağın muhtemelen kararsız hale gelme pahasına daha hızlı eğitileceği anlamına gelir. 0’dan büyük bir sayı belirtin.

Öğrenme Oranının Alt Sınırı. Gradyan iniş algoritması için öğrenme hızındaki alt sınır. Bu ayar yalnızca çevrimiçi ve mini toplu eğitim için geçerlidir. 0’dan büyük ve ilk öğrenme oranından küçük bir sayı belirtin.

İtme. Gradyan iniş algoritması için ilk momentum parametresi. Momentum terimi, çok yüksek bir öğrenme oranının neden olduğu istikrarsızlıkları önlemeye yardımcı olur. 0’dan büyük bir sayı belirtin.

Epoch’larda öğrenme oranı düşüşü. Çevrim içi veya mini toplu eğitimle kademeli iniş kullanıldığında, ilk öğrenme oranını öğrenme oranının alt sınırına indirmek için gereken eğitim örneğinin dönem sayısı (p) veya veri geçişleri.

Bu size öğrenme oranı azalma faktörü β = (1/pK)*ln(η0/ηlow) kontrolünü verir; burada η0 ilk öğrenme oranıdır, ηlow öğrenme oranının alt sınırıdır ve K toplam sayıdır. eğitim veri kümesindeki mini gruplar (veya çevrimiçi eğitim için eğitim kayıtlarının sayısı). 0’dan büyük bir tamsayı belirtin.

Sezgisel optimizasyon algoritmaları
Yapay Zeka optimizasyon algoritmaları
Derin öğrenme optimizasyon algoritmaları
Optimizasyon algoritmaları pdf
Optimizasyon algoritmaları nedir
Sezgisel algoritma örnekleri
Meta sezgisel algoritmalar
Sezgisel algoritmalar Nelerdir

Çıktı

• 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.

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, eğitimi durdurmak için kullanılan durdurma kuralı ve eğitim süresi dahil olmak üzere, sinir ağı sonuçlarının bölüme ve genele göre bir özetini görüntüler.

Çıkış katmanına kimlik, sigmoid veya hiperbolik teğet aktivasyon fonksiyonu uygulandığında hata, karelerin toplamı hatasıdır. Çıkış katmanına softmax aktivasyon fonksiyonu uygulandığında oluşan çapraz entropi hatasıdır.

Bağımlı değişken ölçüm düzeylerine bağlı olarak, ilgili 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. Bölüme ve genele göre her bir 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. Ölçeğe bağlı her değişken için tahmin edilen değere göre bir kalıntı grafiği görüntüler. Artıklar ve tahmin edilen değerler arasında hiçbir görünür model olmamalıdır. Bu çizelge sadece ölçeğe bağlı değişkenler için üretilmiştir.

Vaka işleme özeti. Toplamda ve eğitim, test ve uzatma örneklerine göre analize dahil edilen ve hariç tutulan servis taleplerinin sayısını özetleyen vaka işleme özet tablosunu görüntüler.

Bağımsız değişken önem analizi. Sinir ağını belirlemede her tahmin edicinin önemini hesaplayan bir duyarlılık analizi gerçekleştirir. Analiz şuna dayalıdır: kombine eğitim ve test numuneleri veya test numunesi yoksa yalnızca eğitim numunesi üzerindedir.

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 Optimizasyon Algoritması first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.