Genetik Algoritma Kullanılarak İleri Beslemeli Bir Sinir Ağında Etkinlik Fonksiyonlarının Belirlenmesi

• Main Author: Oğuz ÜSTÜN
• Format: Article
• Language: English
• Published: Pamukkale University 2009-03-01
• Series: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
• Subjects: feedforward neural networks; genetic algorithms; activation functions.; i̇leri beslemeli sinir ağları; genetik algoritmalar; etkinlik fonksiyonları.
• Online Access: https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20512/218384?publisher=pamukkale

Bu çalışmada çok katmanlı ileri besleneli bir sinir ağının tüm katmanlarındaki üyelik fonksiyonları genetik algoritma kullanarak belirlenmiştir. Bir sinir ağının etkinliğini gösteren temel ölçüt aynı sayıda düğüm ve bağlantı ağırlığı ile istenen sonuca daha iyi yaklaşabilmektir. Bu performansı belirleyen en önemli parametrelerden birisi uygun etkinlik fonksiyonlarının seçilmesidir. Klasik sinir ağı tasarımında genellikle bilinen etkinlik fonksiyonlarından birisi seçilerek ağ tasarımı gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada etkinlik fonksiyonları için bir tablo oluşturulmuş ve her bir düğüm için en uygun etkinlik fonksiyonu genetik algoritma ile bu tablodan seçilmiştir. Klasik sabit yapılı bir sinir ağı ile önerilen genetik tabanlı sinir ağının performansının karşılaştırılması için 2 boyutlu regresyon problem kümesi kullanılmıştır. Test sonuçları ortaya konulan yöntemin oldukça yüksek bir yaklaşım kapasitesine sahip olduğunu göstermiştir.