İleri yönlü yapay sinir ağlarında, öğrenme performansı; öğrenme algoritması, ara katman yapısı ve katmanlardaki nöron sayısına bağlı olarak değişim göstermektedir. Bu nedenle, ağ performansını artırabilmek için araştırmalar yapılmakta ve farklı yaklaşımlar önerilmektedir. Bu çalışmada, Newman-Watts bağlantı yenileme yaklaşımı kullanılarak tasarlanan Küçük-Dünya SW ağ modelinin ileri yönlü yapay sinir ağı FFANN performansına etkisi incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar düzenli ağ topolojisine göre SW ağ topolojisinin çıkış hata ve belirtme katsayısı değerlerinin daha iyi olduğunu, sonuç olarak, Newman-Watts SW ağının öğrenme performansının düzenli ağa göre daha iyi olduğunu göstermektedir. Böylece, Watts-Strogatz SW ağlarında olduğu gibi Newman-Watts SW ağlarının da, gelecekteki yapay sinir ağ çalışmalarının kara-kutu problemine bir çözüm olarak kullanılabileceği vurgulanmıştır
İleri yönlü yapay sinir ağları Newman-Watts küçük dünya ağları Öğrenme performansı Topoloji Yeni bağlantı ekleme
In the Feed Forward Neural Network FFANN , performance of the learning changes with training algorithm, structure of hidden layer and number of neurons within the layers. Therefore, many research are conducted to improve the performance of network, and different approaches are suggested to achieve it. In this study, we analyse the impact of Newman-Watts Small-World SW approach on the performance of the FFANN. The obtained results show that the values of output error and determination coefficient of the network by the Newman-Watts SW approach are the better than those of the regular network, leading to the fact that the performance of Newman-Watts network is better than the regular networks. In this way, similar to the Watts-Strogatz FFANNs, it is shown that the Newman-Watts FFANNs can be used to solve black-box problem of ANN studies in the future.
Newman-Watts Small-world network Feed-Forward Artificial Neural Network Rewiring Network topology Learning performance.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Research Article |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Ocak 2016 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 6 Sayı: 1 |