Birol Akan Esen: Yapay Sinir Ağının Ana Öğeleri
YSA(Yapay Sinir Ağı), birbirine bağlı çok sayıda işlem elemanlarından oluşmaktadır. Genellikle paralel işleyen yapıları mevcuttur. Biyolojik sinir hücrelerine benzer bir yapısı vardır. Yapay nöronlar aralarında bağlantı kurarak ağı meydana getirirler. İnsan beyninde öğrenme işlemi aksonlar sayesinde gerçekleşir. İnsan beyni yeni aksonlar üreterek; aksonları uyararak veya mevcut aksonların güçlerini değiştirerek öğrenir.
Biyolojik sinir ağlarının sinir hücreleri gibi YSA’ların da sinir hücreleri vardır. Buna proses elemanı denir. Her bir proses elemanı 5 temel elemandan oluşur.
Basit Yapay Sinir Ağının Yapısı
(https://link.springer.com/article/10.1186%2F2251-7715-2-9, 2013, Giriş Bölümü)
Girişler A ile gösterilmektedir. Bu girişlerin her biri ağırlık olan W ile çarpılır. Basit bir şekilde anlatmak gerekirse, elde edilen bilgi eşik değeri ile toplanır ve sonucu oluşturmak için Aktivasyon Fonksiyonu ile işlem yapılır. Bu işlemler sonucunda y çıktısı alınır. Tüm sinirsel ağların yapısı bu temele dayanarak oluşturulur. YSA’nın öğrenme yeteneği ağırlıkların süreli olarak güncellenip ayarlanması ile doğru orantılıdır.
Girişler (A1,A2,…,AN) dış dünyadan veya başka bir hücreden almış olduğu bilgiyi sinire getirir. Bir sinir genelde birçok yerden girdileri alır. Bu girdiler toplanmak üzere nöron çekirdeğine gönderilir.
Ağırlıklar (W1,W2,…,WN) yapay sinir tarafından alınan girişlerin ağırlıklarını belirleyen katsayılardır. Her bir giriş kendine ait bir katsayıya sahiptir. Bu katsayı yapay hücreye gelen bilginin önemini ve hücre üzerindeki etkisini gösterir.
Ağırlıkların değeri pozitif, negatif veya sıfır olabilir. Bir girişin katsayısının yüksek olması o girişin yapay sinire daha güçlü bağlanması, küçük olması ise zayıf bağlanması anlamına gelmektedir.
3. Toplama Fonksiyonu
Toplama Fonksiyonu aynı zamanda Toplama İşlevi olarak da adlandırılabilir. Sinirde her bir ağırlığın ait olduğu girişlerle çarpımının toplamlarını eşik değeri ile toplanarak o hücrenin net girdisini hesaplayan bir fonksiyondur. Bazı durumlarda bu toplama işlemi en az(min), en çok(max), çoğunluk hesaplama veya kümülatif toplama gibi karmaşık işlemlerde olabilir.
4. Aktivasyon Fonksiyonu
Aktivasyon Fonksiyonu aynı zamanda Etkinlik İşlevi olarak da adlandırılabilir. Toplama fonksiyonu tarafından hücreye gönderilen net bilgiyi işleyerek hücrenin bu girdiye karşılık üreteceği çıktıyı belirleyen fonksiyondur. F(Etkinlik) olarak gösterebiliriz. Kullanım amacı, zaman söz konusu olduğunda toplama işlevinin çıkışının değişmesine izin vermektedir.
Çıkış y=f(Etkinlik), aktivasyon fonksiyonu sonucunun dış dünyaya ya da diğer sinirlere gönderildiği yerdir. Bir siniri sadece bir çıkışı vardır. Bir sinirin çıktısı başka bir sinirin girişi olabilir.
Daha iyi konuyu canlandırmak adına tüm bu YSA alt elemanlarını biyolojik sinir ağı ile karşılaştırmamız gerekirse;
Biyolojik Sinir Ağı
Sinirsel Hesaplama Sistemi
Biyolojik ve yapay sinir ağının karşılaştırılması
Etiketler: Yapay Sinir Ağının Ana Öğeleri, Yapay Sinir Ağları, Yapay Zeka, YSA Ana Öğeler