Fonksiyon yaklaşımı probleminde esnek küçük-dünya ağlarının topolojik değişiminin performansa etkisi

Authors : Okan ERKAYMAZ

Pages : 1398-1406

Doi:10.31202/ecjse.787819

View : 16 | Download : 4

Publication Date : 2020-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :İleri yönlü yapay sinir ağları performansı topolojiyle doğrudan ilişkilidir. Son yıllarda, topolojik değişikliklerle ağ performansının artırılması üzerine yapılan çalışmalar çok önemli bir süreç haline gelmiştir. Bu nedenle, nöronlar arası sinaptik bağlantıların değiştirildiği bir yaklaşım olan küçük-dünya ağ modeli gelecek çalışmalar için önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada, fonksiyon yaklaşımı problemleri için esnek küçük-dünya ağ modelinin katmansal ve nöronal değişimlerle performansının nasıl değiştiği araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar gösterdi ki, geleneksel esnek yapay sinir ağı topolojisine göre esnek küçük-dünya ağının performansı çok daha fazla iyileştirdiği ve katman sayısının artırılmasının ağ performansına ciddi katkı sağladığı gözlemlenmiştir. Diğer taraftan, katman sayısı ile birlikte gizli katman nöron sayısının artırıldıkça performansa negatif etki ettiği görülmüştür. Bu bağlamda, çoklu gizli katmana sahip esnek küçük-dünya ağlarının fonksiyon yaklaşımı probleminin çözümünde pozitif etki ettiği gösterilmiş ve özellikle bu modelin gelecekte derin nöron ağları performansının geliştirilmesinde anahtar rol oynayacağı vurgulanmıştır.
Keywords : Newman Watts algoritması, esnek küçük dünya ağları, fonksiyon yaklaşımı problemi, bağlantı yenileme