The Effect of Hidden Neurons in Single-Hidden Layer Feedforward Neural Networks

Authors : Ender SEVİNÇ

Pages : 277-286

Doi:10.17671/gazibtd.465886

View : 16 | Download : 10

Publication Date : 2019-10-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Son on yılda Yapay Zeka, derin öğrenme ve sinir ağlarının gerçek zamanlı birçok problemi inanılmaz derecede hızla çözebilen güçlü makine öğrenmesi teknikleri kullanmaları, bu konuya giderek artan bir popülerlik kazandırmaktadır. Bu çalışmada, İleri Beslemeli Sinir Ağları’nda kullanılan parametrelerin iyileştirilmesi için hızlı öğrenme yeteneğine sahip Olağanüstü Öğrenme Makinaları (OÖM) kullanılmaktadır. Bu tür sistemlerin öğrenme kapasitesi, parametrelerin ve hesaplama yöntemlerinin etkinliği ile doğrudan ilişkilidir. Burada kullanılan parametrelerinden biri olan gizli nöron sayısı tartışılacak ve değişik durumlardaki performansı incelenecektir. Bu değerin uygun seçiminin önemini vurgulanacak ve uygun seçim için yeni bir yöntem önerilecektir. Önerilen yöntem, Normalize Ortalama Değer (NOD) bu alandaki istatistiki metotları temel alan basit ve etkili bir formülasyondur. Doğru gizli nöron sayısı (L) değerini belirlemeye yönelik yapılan deneysel sonuçlar, L'nin rastgele seçilmesinin, aşırı ya da yetersiz uyum gibi problemlere neden olabileceğini göstermektedir. NOD daha iyi öğrenme seviyelerine erişme imkanı sağlamaktadır. Deneysel sonuçlar, gizli nöronların sayısı belirlenmesi durumunda, %10-15'lik bir performans artışı sağlandığını göstermektedir.
Keywords : Yapay Zeka, İleri Beslemeli Sinir Ağları, OÖM, girdi seçimi