Browsing by Author "Aksu, Yunus"

Now showing 1 - 1 of 1

Investigation of Feedforward Backpropagation Artificial Neural Networks
(2019) Aksu, Yunus; Keskin, Sıddık
Yapay sinir ağları, biyolojik sinir sisteminden esinlenerek, sinirlerin farklı şekillerde birbirlerine bağlanmasıyla oluşan ağlardır. Bu ağlar, bilgiyi saklama, öğrenme ve kullanma özelliğine sahiptir. Böylece sınıflandırma, tahmin, ilişkilendirme ve en uygun şekle getirme işlemlerinde kullanılabilir. Çalışmada, İleri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağları ile ilgili algoritmalar tanıtılarak, bir veri seti ile uygulama yapılmıştır. Uygulamada, serbest erişimli Machine Learning Repository internet sitesinden (UCI) sağlanan ve 81 açıklayıcı değişken içeren Süper İletken veri setinden 1111 veri kullanılmıştır. Ara katmandaki nöron sayısı 25, 50 ve 75 alınarak, algoritmalar için MATLAB paket programı ile toplam 13 uygulama yapılmıştır. Uygulamalarda, veri setinin % 70'i eğitim verisi, % 30'u ise test ve geçerlilik verisi olarak alınmış ve her uygulama için 1000 tekrar (iterasyon) yapılmıştır. Uygulamalar sonucunda gerçek değerler ile çıktı değerleri arasındaki korelasyonlar değerlendirilmiştir. Eğitim, geçerlilik ve test veri setleri birlikte incelendiğinde en yüksek korelasyon; % 95.46 ile trainbr algoritmasında gerçekleşirken, traingd, traingda, traingdm ve trainrp algoritmaları dışında en düşük korelasyon % 70.28 ile traingdx algoritmasında gözlenmiştir. Sonuç olarak, korelasyonların, algoritmalara ve ara katmandaki nöron sayısına göre belirgin değişiklik gösterdiği gözlenmiştir. Anahtar kelimeler: Algoritma, ara katman, iterasyon, aktivasyon fonksiyonu, eğitim verisi