optimum yapay sınır ağı yapısının belirlenmesinde kolay bir yaklaşım (İngilizce)
Clicks: 173
ID: 237223
2015
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This
article has not been analysed, so there is no overall score —
reader engagement is measured and shown alongside.
Reader Engagement
Steady Performance
30.0
/100
173 views
27 readers
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
SteadyRanked #57 of 236 articles by views in chirality
Most read
Least read
Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 236 in total.
Mint this article as an NFT
Not yet mintedCreate a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.
5
SUSD
one-off · no wallet required
Abstract
Yüksek performansa sahip sinir agının optimum topolojisinin ve parametrelerinin belirlenmesi emek-yogun bir islemdir. Bu çalısma kapsamında, optimum ag yapısının bir kod yardımıyla belirlenmesi incelenmistir. Bu dogrultuda, MATLAB® ile olusturulan kod kullanılarak incelenen parametre aralıgındaki sinir aglarının olusturulması ve egitimi gerçeklestirilmistir. Ayrıca, kullanılan kod yardımıyla elde edilen aglar test edilmekte ve seçilen performans parametrelerinin (Mutlak Ortalama Sapma, Ortalama Karesel Hata ve Determinasyon Katsayısı) hesaplanmaktadır. Çalısma kapsamında, geri yayılımlı ileri beslemeli çok katmanlı sinir agı yapısı model olarak seçilmistir. Seçilen ag yapısı için incelenen parametreler; sinir hücresi sayısı, egitim fonksiyonu ve transfer fonksiyonu olarak belirlenmistir. Bunlara ek olarak, olusturulan kod üç farklı veri seti kullanılarak test edilmistir. Elde edilen sonuçlar, olusturulan kodun kinetik çalısmalar sonucunda elde edilen verilerin incelenmesinde kullanılacak ag topolojisi ve parametrelerinin belirlenmesinde basarılı bir sekilde uygulanacagını göstermektedir.
| Reference Key |
kl2015gdaoptimum
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | ;Kıvanç Kılıç;Deniz Baş;İsmail Hakkı Boyacı |
| Journal | chirality |
| Year | 2015 |
| DOI |
DOI not found
|
| URL | |
| Keywords |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.