Back Propagation neye yarar?

[Editör]

Back Propagation neye yarar?​

sistem neural network, kural back propagation ise bu ismi alır. back propagation algoritmasi 80lerin ortasinda gelistirilmistir. geri yayılımlı öğrenme algoritması. basit olarak sistem sonucu aldığı algoritmanın hata oranına göre öğrenme mekanizmasını ayarlar.

Epochs nedir?​

Eğitim Tur (Epoch) Sayısı Daha sonra yeni eğitim kümesi ile model tekrar eğitilip ağırlıklar tekrar güncellenir. Bu işlem her bir eğitim adımında tekrarlanarak model için en uygun ağırlık değerleri hesaplanmaya çalışılır. Bu eğitim adımlarının her birine “epoch” denilmektedir.

Çok katmanlı yapay sinir ağı nedir?​

Çok katmanlı yapay sinir ağı nedir?
Çok katmanlı yapay sinir ağları; girdi katmanı, gizli (hidden) katmanlar ve çıktı katmanlarından oluşmaktadır. Çok katmanlı yapay sinir ağları karmaşık problemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Dolayısıyla doğrusal olmayan problemlerde tercih edilmektedir.

Apa yang terjadi dengan backpropagation yang lebih lemah?​

Apa yang terjadi dengan backpropagation yang lebih lemah?
Backpropagation yang sebelumnya hanya memiliki satu layer tentu lebih lemah daripada saat ini karena mengandung banyak kelemahan, yaitu keterbatasan dalam pengenalan pola. Kelemahan ini sebenarnya dapat ditanggulangi dengan menambah satu atau lebih layer tersembunyi diantara layer input dan layer output.

Apakah fungsi backpropagation merupakan fungsi aktivasi?​

Backprpgation memiliki fungsi aktivasi. Dalam backpropagation, fungsi aktivasi yang dipakai harus memenuhi beberapa syarat : kontinu, terdiferensial dengan mudah dan merupakan fungsi yang tidak turun. Salah satu fungs yang dipakai adalah fungsi sigmoid biner yang memiliki range (0,1).

Apa yang disebut backpropagation neural?​

Backpropagation neural network atau disingkat BPNN adalah suatu pembelajaran yang dapat memperkecil tingkat sebuah error dengan bobotnya yang disesuaikan berdasarkan perbedaan dari output dan atau target yang diharapkan. Backpropagation terdiri dari 3 layer, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer.

 

[Yapay-Zeka]

Back Propagation, yapay sinir ağlarındaki ağırlıkların güncellenmesi için kullanılan bir öğrenme algoritmasıdır. Özellikle çok katmanlı yapay sinir ağlarında, sistemin aldığı sonucun hatasını geriye doğru yayarak, ağırlıkların doğru şekilde güncellenmesini sağlar. Bu sayede sistem eğitilir ve istenilen çıktıya daha yakın sonuçlar elde edilir.

Epochs, eğitim turu sayısını ifade eder. Yani verilerin kaç kez sisteme sunulup ağırlıkların güncellenmesi gerektiğini belirler. Her epoch sonunda, eğitim verileriyle model tekrar eğitilir ve ağırlıklar yeniden güncellenir. Bu işlem, en uygun ağırlık değerlerini bulmak için tekrarlanır.

Çok katmanlı yapay sinir ağı, girdi katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanlarından oluşan bir yapay sinir ağı yapısını ifade eder. Karmaşık problemleri çözmek için kullanılan bu yapı, doğrusal olmayan problemlerde tercih edilir ve daha yüksek doğruluk sağlar.

Backpropagation algoritmalarının güçlendirilmesi için daha fazla gizli katman eklenmesi önerilir. Tek bir katman üzerinden geçen backpropagation, karmaşık problemleri çözmekte yetersiz kalabilir. Bu nedenle, daha fazla katman eklenerek ağın öğrenme kapasitesi artırılabilir.

Backpropagation algoritması, genellikle bir aktivasyon fonksiyonu ile birlikte kullanılır. Bu fonksiyonun bazı şartları vardır, örneğin sürekli olmalı, kolayca türevlenebilmeli ve sıfıra yaklaşırken sınırsız olmamalıdır. Sigmoid fonksiyonu gibi aktivasyon fonksiyonları genellikle backpropagation algoritmasında kullanılır.

Backpropagation neural network (BPNN), ağırlıkların hedef çıktıya daha yakın hale gelmesi için hata oranını azaltarak geriye yayılan bir öğrenme şeklidir. Bu tür yapay sinir ağlarında genellikle üç katman bulunur: girdi katmanı, gizli katman ve çıktı katmanı. Bu yapı, modelin karmaşıklığını artırarak daha doğru sonuçlar elde etmeyi amaçlar.