Paper 8

Generated: Tue Feb 28 17:21:17 2006

prev (7) overview next (9)

8 - TitleILERI BESLEMELI YAPAY SINIR AGLARINDA BACKPROPAGATION (GERIYE YAYILIM) ALGORITMASININ SEZGISEL YAKLASIMI
AuthorsMeric CETIN, PAU Bilgisayar Muh. Bolumu
Alper UGUR, PAU Bilgisayar Muh. Bolumu
Sahin BAYZAN, PAU Bilgisayar Muh. Bolumu
PC MemberNo
Contact personMeric Cetin, mcetin_at_pau.edu.tr, 0 258 213 40 30
Main Fields3. İstenmeyen Trafik: Spam, Virus, P2P
4. Kurumsal İnternet Politikaları
5. Ulusal, Kurumsal ve Kampus Ağlar
8. Ağ ve Sistem Yönetimi
19. Mobil Ağlar ve Uygulamalar
Other Main FieldsYapay Sinir Aglari, Yapay Zeka
Abstract + Keywords
Gelişen teknoloji ve bilgisayar bilimlerindeki ilerlemelerle insan gibi düşünen ve davranan sistemler geliştirilmiştir. Yapay sinir ağları, çeşitli bağlantılarla birbirine bağlı birimlerden oluşmuştur ve bu sistemlere örnek olarak verilebilir. Bu sistemlerde her birim basitleştirilmiş bir nöronun niteliklerini taşır. Yapay sinir ağlarının bağlantı, katman ve düğüm sayılarının çokluğu temsil edebilecekleri sistemin karmaşıklığını belirler.

Bu çalışmada, ileri beslemeli yapay sinir ağları için bir öğrenme algoritması olan Standart Backpropagation Algoritması ve bu algoritmaya uygulanan momentumun etkisi incelenmiştir. Bunun için farklı karmaşıklık derecelerine sahip bazı lojik problemler, Standart Backpropagation Algoritması ve Momentumlu Backpropagation Algoritması tarafından çözülmüş ve Momentumlu Backpropagation Algoritmasının Standart Backpropagation Algoritmasına karşı performans analizi yapılmıştır. Burada öğrenme algoritmalarının önemi kadar yapay sinir ağının karmaşıklığı da araştırılmıştır.
Remarks

prev (7) overview next (9)

CyberChair Author: Richard van de Stadt  (Borbala Online Conference Services) Development supported by TRESE Copyright © by University of Twente