Yapay Sinir Ağları (YSA), matematik ve mühendislik problemlerinin çözümünde sıkça kullanılmaktadır. YSA, canlıların beyin sinir hücresinden esinlenerek ortaya atılan ve bir ya da birden fazla nöronun belirli disiplin çerçevesinde bir görevi yerine getirmesini sağlayan matematiksel modeldir. YSA’ların eğitimi aşamasında probleme göre değişebilen gizli katman sayısı, ağırlıklar, öğrenme katsayısı ve daha birçok parametre kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Karcı Sinir Ağı (Karcı Neural Network -Karcı NN) olarak adlandırılan ve YSA’nın öğrenmesi aşamasında kullanılan öğrenme katsayısının kullanımı yerine kesir dereceli türev kullanılan yeni bir hesaplama yöntemi kullanılmıştır. Karcı NN yöntemiyle yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, özellikle alfa parametresinin 1.4 değeri için hata oranının % 0.019 olarak ölçüldüğü başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Çalışmamızın her aşamasında bize destek veren Sayın Prof. Dr. Ali KARCI hocamıza teşekkürlerimizi sunarız.
Artificial Neural Networks (ANNs) are frequently used in solving mathematical and engineering problems. ANN is a mathematical model inspired by the brain nerve cell of living things and enables one or more neurons to perform a task within the framework of a specific discipline. During the training of ANNs, the number of hidden layers, weights, learning coefficients, and many other parameters that can change according to the problem are used. In this study, a new calculation method called Karcı Neural Network (Karcı NN) and which uses fractional derivatives instead of the learning coefficient used in the learning phase of ANN, was used. As a result of the experimental studies carried out with the Karcı NN method, successful results were obtained, especially for the 1.4 value of the alpha parameter, where the error rate was measured as 0.019%.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Artificial Intelligence |
Journal Section | PAPERS |
Authors | |
Publication Date | December 7, 2022 |
Submission Date | October 25, 2022 |
Acceptance Date | November 16, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: Vol:7 Issue: Issue:2 |
The Creative Commons Attribution 4.0 International License is applied to all research papers published by JCS and
A Digital Object Identifier (DOI) is assigned for each published paper.