Yazan : Şadi Evren ŞEKER
Yapay sinir ağlarında kullanılan ve sistemin hata miktarının belirlenmesinde Hebb kuralı ile birlikte ismi en çok geçen kuraldır. Bu kural arka planda en küçük ortalamalı kareler (least mean square) hesaplaması kullanmaktadır. Sistemin çalışmasını basitçe beklenen değer ile gerçekleşen değer arasındaki farkın birbirine yaklaştırılması olarak düşünebiliriz. En küçük ortalamalı kareler (LMS) yöntemi de uzayda bulunan iki farklı değişkenin birbirine yaklaştırılması mantığı ile çalışmaktadır.
Delta kuralının formülasyonu aşağıdaki şekilde yapılabilir:
Δwij = 2μ xi (beklenen – gerçekleşen)j
Yukarıdaki formülde, sinir hücrelerini bağlayan sinapsisler üzerindeki ağırlık değerinin değişim miktarı delta kuralına göre hesaplanmıştır. Bu kurala göre sinapsisin ağırlığındaki değişm, eğitim oranı ( μ ) ile ilgili sinapsisin giriş değerinin ( xi ) yine ilgili sinapsisteki beklenen ve gerçekleşen arasındaki farkı ile çarpımına eşittir.
Herhangi bir programala dilinde aşağıdaki fonksiyona benzer şekilde bu fonksiyon kodlanabilir:
float delta ( float ogrenme, float giris, float beklenen, float gerceklesen){
return 2*ogrenme*giris*(beklenen - gerceklesen);
}
Delta kuralının daha geniş kullanıldığı geri dağılımlı (backpropagation) ağlar konusunu da okuyabilirsiniz.
beyefendi sitenizi yeni keşfettim.YSA hakkında anlattıklarınız güzelde ben bir eksigini keşfettim.Yazıları ayrı ayrı birbirinden bagımsız yayınlayacagınıza daha programlı bir şekilde yayınlaya bilirdiniz.Mesela üç ay içinde Çok Katmanlı Ağları anlatacaksızınız.3 ay içinde sadece Çok Katmanlı Ağların Ögrenme kuralını,,AĞda kullanılacak aktivasyon fonfsiyonunun türevinin alınabilir bir fonksiyon olması gerektigini anlatsaydınız.Yani sinir ağlarını başlık başlık anlatıp ona göre deginseydiniz bence daha güzel olurdu.Ve herkes aradıgını bulurdu.Birde YSA örneklerini fazlalaştırsanız çok güzel olur.Saygılarımla
haklısınız, siteyi daha çok ansiklopedik bir kaynak olarak tutmaya çalışıyorum. Yani sitede arama ile kaynağa ulaşma ön planda olsun istiyorum. Yine de daha düzenli bir akış için kişisel sitemde bulunan ders listelerini takip edebilirsiniz. Örneğin YSA (yapay sinir ağları) için http://www.sadievrenseker.com/nn/ adresine bakabilirsiniz. Diğer kaynaklarında farklı derslerde kullanılması ve akışlarının bu ders sitelerinden takip edilmesi mümkün. Siteye bu şekilde içerik takibi yapan bir sayfa eklemeye çalışırım. Eleştiriniz için teşekkür ederim.
başarılar