MATLAB’da sinir ağlarını öğretmek – basit ve pratik bir dille
Sinir ağlarının farklı katmanları
Sinir ağlarının yapısını daha iyi anlayabilmek için onlara doğru bir bakış açısına sahip olmanız gerekir. Sinir ağları, her birinin kendi görevleri olan birkaç katmandan oluşur. Bu nedenle tüm bunlara aşina olmalı ve bu alanda eksiksiz bilgi edinmelisiniz. Bu katmanlar, her biri kendi önemine sahip olan giriş, çıkış ve gizli katmanları içerir. Giriş ve çıkış arasına yerleştirilen katmanlara gizli denir ve bunlar aslında gizli katmanları oluşturur.
Gizli giriş ve çıkışa yerleştirilen nöronlar görülemediği için gizli olarak adlandırılır. Bu olumlu özelliği, bu katmanın organizasyonlar için bir kara kutu olarak kullanılmasını mümkün kılmıştır. Gizli katmandaki nöron sayısı artırılarak daha iyi performans oluşturulabilir. Bu nöronların sayısı arttıkça ağın işlem gücü artar ve sistemin esnekliğinin artmasına olanak sağlar.
MATLAB’da gizli nöronlar ve sinir ağlarındaki rolleri
Gizli katmandaki nöron sayısı artırılarak daha iyi performans oluşturulabilir. Bu nöronların sayısı arttıkça ağın işlem gücü artar ve sistemin esnekliğinin artmasına olanak sağlar. Sinir ağlarının yapısında nöron sayısı çok önemli bir rol oynar ve buna göre planlanmalıdır. Gizli nöron sayısının az olması birçok soruna neden olabilir ve ağın performansını zayıflatabilir. Aslında bu eksiklik sistemin gücünü azaltabilir ve sizin için birçok soruna neden olabilir. MATLAB’da sinir ağlarının eğitiminde tüm bu noktalar eksiksiz olarak sizlere sağlanacaktır.
MATLAB’da sinir ağı nasıl oluşturulur
Sinir ağlarını doğru ve profesyonel bir şekilde uygulayabilmek için MATLAB’ın en önemlilerinden biri olduğu veri yönetimi araçlarını kullanmak gerekir. MATLAB’da, her ikisi de çok önemli olan derin öğrenmenin yanı sıra makine öğrenmesi için de önemli araçlara sahip olabilirsiniz. MATLAB’da doğru kodlama kullanılarak sinir ağları kolaylıkla geliştirilebilir. Bu kodları doğru kullanarak farklı modeller oluşturabilir ve daha sonra geliştirebilirsiniz.
Son olarak MATLAB yardımıyla farklı modeller ilgili sunucuların içerisine yerleştirilebilir. MATLAB Coder kullanılarak farklı ağlar özel sistemlere gömülebilir ve üzerindeki veriler kolaylıkla kullanılabilir. Neyse ki MATLAB Coder yardımıyla C ve C++ gibi kodları kolaylıkla oluşturabilirsiniz. Bu durumda MATLAB yardımıyla bir sinir ağının genel yapısını bilgisayarınızda simüle edebilir ve planlayabilirsiniz.
Sonunda belirtilen sinir ağını özel sistemlere koymalısınız. Tüm bu maddelerin programlama alanında uzmanlaşmış konular olarak kabul edildiğini göz önünde bulundurursak, bu maddeleri uygulamaya koymak için ilgili ve kapsamlı eğitim kurslarını tamamlamanız gerekir. Bu bağlamda MATLAB’da sinir ağlarının eğitimi özel kurslar halinde sunulmaktadır, böylece bu bölümdeki tüm fırsatlardan en iyi şekilde yararlanabilir ve programlama hedeflerinize doğru ilerleyebilirsiniz.
MATLAB’da sinir ağı fonksiyonlarını tanıma
Fonksiyonlar sinir ağlarının ayrılmaz bir parçasıdır ve onların yardımıyla çeşitli işlemler yapılacaktır. Her fonksiyonun kendine has koşulları vardır ve kendisine verilen hesaplamaları doğru bir şekilde gerçekleştirecektir. MATLAB’da her birinin kendine özgü önemi ve koşulları olan çok sayıda fonksiyon bulunmaktadır. MATLAB’da fonksiyonlar konusunu daha iyi tanımak için bazılarını inceleyeceğiz.
Sert limit fonksiyonu
Bu matematiksel fonksiyon öyledir ki, eğer ona sıfırdan büyük bir veri verirseniz, size birin çıktısını gösterecektir. Girişinizin sıfırdan ne kadar büyük olduğu önemli değil çünkü cevap zaten bir. Bu fonksiyona sıfır veya negatif veri verirseniz sonuç sıfır olacaktır.
Sert Limitler işlevi
Bu fonksiyon, sabit limit fonksiyonuna çok benzemektedir ve fonksiyonu hemen hemen aynıdır. Eğer ona sıfırdan büyük bir veri verirseniz, bir cevap verecektir. Bu işlev için negatif veriler kullanırsanız cevap negatif olacaktır. MATLAB’ın hesaplama yapısına göre bu fonksiyon bolca kullanılmaktadır.
log-Sigmoid işlevi
MATLAB ortamında doğrusal fonksiyonun log_sigmoid olarak yazılması bu anlamda diğer fonksiyonlardan farklıdır. Bu fonksiyon, birçok ağ sürecinde yer alan sinir ağlarındaki en önemli fonksiyonlardan biridir. Bu fonksiyona negatif ve pozitif girdi verilmesi nihai sonuçlarını etkileyecektir. Logaritmik fonksiyonun sıfır ile bir arasında çok önemli bir sayı içerdiğini unutmayın.
MATLAB’da sinir ağı simülasyonu nasıl yapılır?
MATLAB’da simülasyonun iyi bir şekilde yapılabilmesi için sim komutunun bu amaçla kullanılması gerekmektedir. Sim komutu, kodlamada çok ihtiyaç duyacağınız simülasyon kelimesinin kısaltmasıdır. Bildiğiniz gibi bir programlama dili, sinir ağı oluşturmak için kullanmanız gereken farklı bileşenlere sahiptir. Basit sinir ağının geri bildirimsiz bir yapıya sahip olabileceğini bilmek fena değil ki bu da oldukça ilginç. Bu özel durumda, sinir ağı yalnızca bir girdidir.
Bunu simüle etmek de çok kolaydır. Sinir ağı kodlamasının uzmanlığı nedeniyle bunun için doğru ve güvenli komutları kullandığınızdan emin olun. Bu bölümdeki sorunları azaltmak için derste sinir ağlarının MATLAB’da eğitimi özel olarak verilmektedir. İlgili eğitimi tamamlayarak sinir ağları alanında gerekli tüm şeyleri öğrenebilir ve bunları sinir ağları oluşturmak için kullanabilirsiniz.
MATLAB sinir ağının yapısı nedir?
Yapılan çalışmalara göz attığımızda içerik ağının yapısının birkaç farklı katmandan oluştuğunu fark edeceğiz. Düzgün ve profesyonel bir sinir ağı kurabilmek için ona uygun girdileri dikkate almamız gerekiyor. MATLAB’da doğru girdileri kullanmak çok önemlidir ve çalışmanızın nihai sonucunu belirleyecektir. İyi performans gösteren girişler arasında şunlar yer almaktadır:
- Harmonik genliğin geçen temel akıma oranı
- Transformatör içindeki akının harmonik oranı
Bu iki girdi, test edilen diğer durumlara göre daha iyi geri bildirime sahiptir ve sinir ağının performansını iyileştirmiştir. Bunun için daha iyi sistemler kullanmak istiyorsanız önceden girişleri kontrol etmelisiniz. Eğer bunu yapmanız mümkün değilse verilen harmonik oranları kullanmak daha iyidir. Bu girişleri kullanarak ağdaki doğru cevaplara en kısa sürede ulaşacaksınız. Sinir ağlarının çıktısı da ikili olup size iki durumlu bir cevap verecektir.Aslında cevaplar size trip ve tripsizlik şeklinde verilecektir.
Sinir ağındaki ara katmanlar da girdi ve çıktılara göre tanımlanır. Tabii orta katmanlardaki veriler için genellikle deneme yanılma yöntemiyle kullanılıyor ki bu da başlı başına çok önemli. Bu alanda yapılan testlere göre 2 giriş nöronlu bir ağın 1 nöronlu ağdan daha iyi performans gösterebileceği sonucuna varılabilir. Ara katmanlar farklı sayıda nörona sahip olabilir, genellikle ilk ara katmana 3 nöron yerleştirilecektir. Ayrıca sinir ağının performansını artırmak için ikinci orta katmana 4 nöron sayısı yerleştirilmiştir.
Algılayıcı sinir ağlarının eğitiminin önemi
Perceptron sinir ağlarına çok katmanlı veya MLP adı verilir. Daha önce de belirttiğimiz gibi bu ağda her biri belirli bir görevi takip edecek dış, iç ve orta katman bulunmaktadır. Algılayıcı sinir ağı ile ilgili teoriler oldukça karmaşıktır ve bunu öğrenmek için MATLAB’da sinir ağlarının eğitiminden geçmelisiniz. Bu konuyu olabildiğince iyi öğrenebilmek için uygulamalı bir şekilde eğitim almalı ve verileri analiz etmelisiniz.
Belki bu iş ilk başta sizin için biraz zor olabilir ancak doğru ve profesyonel bir planlama ile bu özel beceriyi öğrenebilirsiniz. Doğru planlama yapmanız gereken harika bir planın hayata geçirilmesinde ağ performans analizi de çok önemli bir rol oynar. Sinir ağlarının doğru ve ilkeli uygulanması için özel grafik arayüzler kullanmanız gerekir. Bu arayüzler, kapasitelerini daha fazla sinir ağı için kullanabilmeniz için kolayca kullanılabilir. Araç kutusunu kullanarak sinir ağını uygulamak da mümkündür ve bazı kişiler bu yolu kullanır. Sinir ağları oluşturmak için ön işlemleri profesyonel ve prensipli bir şekilde yapmanız gerekir.
Genel olarak ön işleme, değer verilmeyen veriler, aykırı değerler ve normalleştirme dahil olmak üzere, hepsinde uzmanlaşmanız gereken birçok şeyi içerir. Beyazlatma da ön işlemin önemli bir parçasıdır, bunu yapmadığınız takdirde sorunlarla karşılaşırsınız. Gördüğünüz gibi tüm bu eğitimlerin kendine has zorlukları var ve bunları doğru ve prensip olarak öğrenmek için zaman ayırmalısınız. Neyse ki MATLAB’da sinir ağlarının eğitimi açıklamaları iyi bir şekilde basitleştirdi ve bu eğitimlerden özel bir şekilde yararlanabilirsiniz.
Temel radyal sinir ağlarına aşinalık
Temel radyal sinir ağı, kendi açısından çok önemli olan RBF kısaltmasıyla bilinir. Radyal sinir ağı, basit sinir ağından farklı bir yapıya sahiptir ve bu anlamda özel bir şekilde incelenmesi gerekmektedir. Bu ağ türünde özel bir durum yaratabilen doğrusal olmayan ayırma kullanılır. Doğrusal olmayan ayrıklaştırma kavramını anlamak, radyal sinir ağını mümkün olan en iyi şekilde uygulamanıza yardımcı olacaktır. Mitchell teoremi radyal sinir ağlarının yapımında kullanılan başka bir durumdur.
Gördüğünüz gibi sinir ağı içindeki hesaplamaların çoğu Mitchell teoremi yardımıyla yapılıyor ve bu özel ağın ayrılmaz bir parçası. Ağda radyal fonksiyonları kullanmak istiyorsanız bu önemli konu için farklı yöntemler kullanmanız gerekir. Genellikle bu durum için sabit merkezlerin seçiminden daha fazlası kullanılır, ancak denetimli öğrenmeyle seçim de uygun bir seçenek olarak kullanılabilir. Radyal sinir ağını MATLAB ortamında uygulamak istiyorsanız en iyi yol, her biri radyal ağ içindeki işlem ve analiz hızını artırabilen newrb ve newrbe işlevlerini kullanmaktır.
Ayarlanması planlanması gereken bu sinir ağı içerisinde farklı parametreler görülebilmektedir. Bu konuda yeterli deneyime sahip olmadığınızı düşünüyorsanız mutlaka ilgili eğitimlere gidin. Neyse ki, MATLAB’da sinir ağlarını öğrenmeye kolayca erişilebilir ve bunu farklı şeyler yapmak için kullanabilirsiniz. Radyal sinir ağı kullanılarak fonksiyonların enterpolasyonu mümkün olan en kolay şekilde yapılabilir; bunların tümü ilgili eğitimlerde verilmiştir.
MATLAB’da destek vektör makineleri ne işe yarar?
Destek vektör makineleri sinir ağı sisteminin önemli bir parçasıdır. Bu, SVM olarak kısaltılacaktır. Bu öğenin iyi bir şekilde kullanılabilmesi için MATLAB’da mümkün olan en yüksek kalitede uygulanması gerekir. Destek vektör makinelerindeki programlar çeşitli sorunları çözebilir. Sinir ağlarında kalıcı olarak kullanılan bu durumlar arasında ikili sınıflandırma gibi durumlar da yer almaktadır.
Fonksiyonların tahmini ve yaklaşımı da destek vektör makineleri yardımıyla yapılabilir ve bu bölümde endişe etmenize gerek yoktur. Zaman serisi tahmini de bu modda iyi bir şekilde yapılır ve sinir ağından en iyi performansı almanıza yardımcı olur. Aslında destek vektör makineleri, operasyonel riski en aza indirmeye çalışan ve bu sayede ilgili faaliyetlerini gerçekleştiren özel bir tür sinir ağıdır.
Şu anda bu akıllı ve güçlü ağ, regresyon ve kümeleme gibi çeşitli amaçlarla kullanılmaktadır. Sinir ağlarında her biri ayrı öneme sahip farklı algoritmalar kullanılmaktadır. Destek vektör kümeleme algoritması, kendi çapında önem taşıyan bu sinir ağının en önemli araçlarından biridir. Bu özel algoritma, çoğu sinir ağı programcısının aşina olduğu SVC kısaltmasıyla temsil edilir. Bu algoritmaları daha iyi tanımak için, bu durumda gerekli tüm öğelere erişmek için MATLAB‘daki sinir ağlarının eğitimini mutlaka takip edin.
MATLAB’da sinir ağı kümelemesi
Denetimsiz öğrenme, eğitim kurslarında sağlanan en önemli eğitim materyallerinden biridir. Aslında bu konu sinir ağı kümelemesine giriş niteliğinde olacaktır. Kümelenme veya kümelenme, sinir ağları tartışmasında özel olarak incelenmesi gereken temel kavramlardan biridir. Kümeleme, kendi çapında çok önemli olan K-Means algoritmasıyla yakından ilgilidir. Kümeleme ile ilgili problemlerin çözümü farklı algoritmalar kullanılarak yapılır ve bu çözümleri kullanarak uygun koşulları sağlayabilirsiniz. Elbette tüm bunlar size MATLAB’da öğretilecek ve böylece yeterli ve uygun bilgiye ulaşabilirsiniz.
Bu giriş makalesinde size sinir ağları anlatıldı ve bunun yardımıyla bu konu hakkında temel bir anlayışa sahip oldunuz. Elbette sinir ağları alanının çok fazla ayrıntıya sahip olduğunu ve bunu hayata geçirmek için ilgili eğitimlerden geçmeniz gerektiğini bilin.
