Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları, yeni bilgilerin türetilmesi, oluşturulması ve yeni bilgilerin keşfedilmesi gibi kabiliyetlerin yardımsız gerçekleştirilmesi amacıyla insan beyninin sahip olduğu öğrenme özellikleri kullanılarak oluşturulan bilgi işlem sistemleridir. Geleneksel programlama yöntemleriyle bu işlemlerin yapılması zordur. Yapay sinir ağları, programlanması zor ya da olanaksız olan olaylar için geliştirilen adaptif bilgi işlemle ilgilenen bir bilgisayar bilim dalıdır. Bu bilim dalı, olayların örneklerini değerlendirmekte, bunlarla ilgili genellemeler yaparak gerekli bilgileri toplamakta ve daha önce görülmemiş örnekler ortaya çıktığında öğrenilmiş bilgileri kullanarak karar verebilmektedir. Yapay sinir ağları, insan beynindeki öğrenme özelliği sayesinde oluşturulduğundan, yeni bilgilerin üretilmesi ve keşfedilmesi gibi tüm işlemleri yardımsız yapabilmek için tasarlanmış bilgisayar sistemleridir. Bu nedenle yeni gelişmelerin yolunu açmış ve insan beyninin araştırılması açısından çok faydalı olmuştur. Yapay sinir ağları, doğanın araştırılması ve taklit edilmesi adına insanlığın yarattığı en son ürünler arasındadır. Yapay Sinir Ağlarının Çalışma Prensibi Yapay sinir ağları, biyolojik sinir sisteminin simüle edilmiş bir halidir. İçeriğinde simüle edilmiş nöronlar, yani sinir hücreleri bulunur. Bu nöronlar, farklı şekillerde bağlanarak ağın oluşmasını sağlar. Ağların özellikleri arasında öğrenme, hafızaya alma ve verilerin arasındaki ilişkiyi ortaya koyma gibi yetenekler bulunur. Yapay sinir ağları, insanlardaki düşünme ve gözlem yeteneğini sağlayan çözümler üretir. Nöronlar arasındaki sinaptik bağlantıların ayarlanması sayesinde öğrenme sağlanır. İnsanların öğrenme süreci doğumdan itibaren başlar ve süreç içinde beyinde gelişme halindedir. Tecrübe edilen yaşananlar sayesinde sinaptik bağlantılarda ayarlama yapılır ve hatta yeni bağlantılar oluşturulur. Bu süreç, yapay sinir ağları içinde benzer şekilde işler. Öğrenme, eğitimle ve örneklerin kullanılması sayesinde sağlanır. Girdi ve çıktı verilerinin işlenmesiyle gerçekleşir. Eğitim algoritması verileri sayesinde, bağlantı ağırlıklarında yakinsama elde edilinceye kadar tekrar ayarlamalar yapılır. Yapay sinir ağları, birbirine bağlı çok sayıda işlem elemanından meydana gelen matematiksel sistemlerdir. İşlem elemanlarının her biri transfer fonksiyonu denilen denklemlerdir. Nöronlardan sinyali alan işlem elemanı, birleştimeyi, dönüştürme ve sayısal sonuç alınmasını sağlayan işlemleri gerçekleştirir. Bu işlem elemanları, gerçek nöronlar gibi olup ağda birbirine bağlanır ve böylece sinir ağlarının yapısı meydana gelir. Sinirsel hesaplamanın merkezinde adaptif ve doğrusal olmayan işlemler bulunur. Geleneksel işlemcilerden farklı çalışan bir sistemdir. Geleneksel işlemcinin tek işlem elemanıyla tek hareketi sırayla yapmasına karşılık, yapay sinir ağları, fazla sayıda basit işlem elemanı sayesinde bir sorunla ilgilenir. Tek işlem elemanı, gelen girdiyi ağırlık kümesiyle ağırlandırıp doğrusal olmayan dönüşümü gerçekleştirerek çıktı değerini meydana getirir. İşlem elemanları oldukça basit çalışır. Sinirsel hesaplama gücünü, yoğun bağlantı yapısına sahip işlem elemanlarından alır. Nöronlar, tabakalar şeklinde yapılandırılır ve transfer fonksiyonları da eş zamanlı çalışır. Ağların önemli bir bölümü veri alan ve çıktı üreten nöronlarla doludur. Girdi veriyle çıktı veriyi ilişkilendirme, nöronların sahip olduğu transfer fonksiyonları, bunların birbiriyle bağlantıları ve bağlantılardaki ağırlıklarla ilgilidir. Yapay Sinir Ağlarının Sakıncaları Yapay sinir ağlarının yararlı yanlarının yanında, sistemde olanları bilmek mümkün olmayabilir. Ağların bir kısmı dışında, kararlılık analizi yapmak oldukça güçtür. Ayrıca, yapay sinir ağlarının farklı sistemlere uygulanması işlemi de oldukça zordur. Yapay Sinir Ağı Çeşitleri Yapay sinir ağları beş ana çeşit olarak düzenlenmiştir:
|
.jpg "Sinir Sistemi Özellikleri ve Faydaları Nelerdir?")
.jpg "Belde Sinir Sıkışması Belirtileri ve Tedavisi")
.jpg "Siyatik Sinir Belirtileri ve Tedavisi")
.jpg "Sinir Hücresi Özellikleri ve Faydaları Nelerdir?")
Senay
20 Temmuz 2024 CumartesiYapay sinir ağlarının biyolojik sinir sisteminin simülasyonu olduğunu ve içlerinde simüle edilmiş nöronlar bulunduğunu söylüyorsunuz. Peki, bu nöronlar arasındaki sinaptik bağlantıların ayarlanması ve öğrenme sürecinin gerçek insanların öğrenme süreciyle nasıl benzerlik gösterdiğine dair daha fazla bilgi verebilir misiniz? Özellikle, yapay sinir ağlarının adaptif ve doğrusal olmayan işlemlerle nasıl çalıştığı konusunda daha detaylı bir açıklama yapabilir misiniz?
Cevap yazAdmin
20 Temmuz 2024 CumartesiSenay hanım, yapay sinir ağlarının biyolojik sinir sistemleriyle benzerlik göstermesi oldukça etkileyici bir konudur. Yapay sinir ağlarındaki nöronlar, biyolojik nöronlar gibi sinyaller alır ve işler. Bu nöronların arasındaki sinaptik bağlantılar, ağırlıklar olarak adlandırılır ve öğrenme sürecinde ayarlanır. Öğrenme süreci, genellikle geri yayılım (backpropagation) algoritması kullanılarak gerçekleştirilir. Bu algoritma, hata sinyalini geriye doğru yayarak ağırlıkları günceller.
Adaptif ve doğrusal olmayan işlemler, yapay sinir ağlarının öğrenme kapasitesini artırır. Aktivasyon fonksiyonları (örneğin, sigmoid, ReLU) doğrusal olmayan işlemler sağlar ve nöronların farklı uyaranlara tepki vermesini mümkün kılar. Bu sayede, ağlar karmaşık veri desenlerini öğrenebilir ve genelleştirebilir. Öğrenme süreci, biyolojik öğrenmeye benzer şekilde tekrarlama ve optimizasyon yoluyla gerçekleşir. Bu da yapay sinir ağlarının esnek ve güçlü modeller oluşturmasını sağlar.