TY  - JOUR
TT  - Yapay Sinir Ağlarında Parçalı Eğitim
AU  - Amasyalı, Mehmet Fatih
PY  - 2016
DA  - June
JF  - Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
JO  - TBV-BBMD
PB  - Akademik Bilişim Vakfı
WT  - DergiPark
SN  - 1305-8991
SP  - 25
EP  - 34
VL  - 8
IS  - 1
KW  - Artificial Neural Network
KW  - Batch Learning
KW  - Mini-batch Learning
KW  - Stochastic Learning
KW  - Machine Learning
KW  - Optimization
KW  - Artificial Intelligence
N2  - Yapay sinir ağları ile büyük veri kümeleri modellenirken eğitimi paralelleştirmek için, eğitim kümesi ağa toptan yerine parçalara ayrılarak verilir. Bu sayede eğitim süresi azaltılır. Bu çalışmada parçalı eğitimin küçük veri kümelerine uygulandığındaki etkisi incelenmiştir. 4 farklı eğitim algoritması ve 11 veri kümesi üzerinde yapılan testlerde, 3 eğitim algoritması için parçalı eğitimin, toptan eğitimden daha başarılı olduğunu görülmüştür.
CR  - LeCun Y., Bottou, L., Orr, G. ve Muller, K., 1998. “Efficient BackProp”, in Orr, G. and Muller K. (Eds), Neural Networks: Tricks of the trade, Springer.
CR  - Wilson, D.R., Martinez, T.R., 2003, "The general inefficiency of batch training for gradient descent learning", Neural Networks, 16 (2003) 1429–1451, Elsevier.
CR  - Dekel, O., Bachrach, R.G., Shamir, O., Xiao, L., 2012, "Optimal Distributed Online Prediction Using Mini-Batches", Journal of Machine Learning Research, 13 (2012) 165- 202.
CR  - Gimpel, K., Das, D., Smith, N.A., 2010, "Distributed Asynchronous Online Learning for Natural Language Processing", CoNLL '10 Proceedings of the Fourteenth Conference on Computational Natural Language Learning, 213-222.
CR  - Zhao, K., Huang, L., 2013, "Minibatch and Parallelization for Online Large Margin Structured Learning", Proceedings of NAACL- HLT 2013, 370–379.
CR  - Cotter, A., Shamir, O., Srebro, N., ve Sridharan, K., 2011, "Better Mini-Batch Algorithms via Accelerated Gradient Methods", Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS).
CR  - Mİller, M.F., 1993, "A scaled conjugate gradient algorithm for fast supervised learning", NEURAL NETWORKS, 6(4), 525-533.
CR  - Boyd, S., Vandenberghe, L., 2004, Convex Optimization, Cambridge University Press.
CR  - Fletcher, R., 1987, Practical methods of optimization, New York: John Wiley & Sons.
CR  - Igel, C., Hüsken, M., 2003, "Empirical evaluation of the improved Rprop learning algorithm", Neurocomputing, 50(C), 105-123.
CR  - http://wangwzhao.googlepages.com/
CR  - Blake, C.L., Merz, C.J., 1998, UCI Repository of www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html Databases -
UR  - https://dergipark.org.tr/tr/pub/tbbmd/article/238830
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/398998
ER  -