Matlab'da Özel Sinir Ağı Oluşturma

Matlab Yapay Sinir Ağları Örneği 2- Yapay sinir ağlarına yönelik örnekler gruplandığında ya Phyton, ya C/C++ ya da Matlab'da yapılmış olduğu görülmekte. Ben Matlab'da yapılmış yapay sinir ağı örnekleri paylaşmaya çalışıyorum.

Bazı paylaşımlarımda da belirttiğim gibi, burada paylaştığım içerik matlab (özellikle yapay sinir ağı/ yapay zeka/ makine öğrenmesi/ bulanık mantık) öğrenme aşamasında yaptığım ya da araştırma sonucunda karşılaştığım çalışmalardır. Herharngi bir iddiam olmadığı gibi doğruluğu konusunda garanti vermiyorum. Tamamen bilginin paylaşılması güzeldir prensibiyle paylaşım yapıyorum. Hatalı bulduğunuz noktalarda veya bana yardımcı olmak istediğiniz durumlarda Bu e-Posta adresi istenmeyen posta engelleyicileri tarafından korunuyor. Görüntülemek için JavaScript etkinleştirilmelidir. adresinden bana ulaşabilirsiniz.  

-- Bir Örnek Tanımlayın: Girdiler ve Çıktılar

close all, clear all, clc, format compact

inputs = [1:6]' % giriş vektörü (6 boyutlu desen)

outputs = [1 2]' % karşılık gelen hedef çıktı vektörü

 

Kodlar Çalıştırıldığında;

inputs =

1

2

3

4

5

6

outputs =

1

2

-- Özel Ağ Tanımlama İçin Yazılan Matlab Kodları

% ağ oluştur

net = network( ...

1, ... % numInputs, number of inputs,

2, ... % numLayers, number of layers

[1; 0], ... % biasConnect, numLayers-by-1 Boolean vector,

[1; 0], ... % inputConnect, numLayers-by-numInputs Boolean matrix,

[0 0; 1 0], ... % layerConnect, numLayers-by-numLayers Boolean matrix

[0 1] ... % outputConnect, 1-by-numLayers Boolean vector );

% Ağ yapısını görüntüle

view(net);

-- Matlab'da Topoloji ve Transfer Fonksiyonu Oluşturma

% ngizli katman nöronlarının sayısı

net.layers{1}.size = 5;

% Gizli katman transfer fonksiyonu

net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';

view(net);

-- Ağı Yapılandırma

net = configure(net,inputs,outputs);

view(net);

 

-- Ağın Eğitilmesi ve Çıktıların Hesaplanması

% eğitim olmadan ilk ağ yanıtı

initial_output = net(inputs)

% ağ eğitimi

net.trainFcn = 'trainlm';

net.performFcn = 'mse';

net = train(net,inputs,outputs);

% eğitimden sonra ağ yanıtı

final_output = net(inputs)

 

Kodlar Çalıştırıldığında;

initial_output =

0

0

final_output =

1.0000

2.0000

‘Yapay sinir ağı’, ‘yapay sinir ağları nedir’, ‘derin öğrenme nedir’, ‘deep learning nedir’, ’bulanık mantık nedir’, ‘fuzzy logic nedir’, ‘yapay sinir ağları uygulamaları’, ‘makine öğrenmesi’, ‘yapay sinir ağı algoritmaları’, ‘makine öğrenmesi ve derin öğrenme’, regresyon, ‘machine learning nedir’, matlab, ‘matlab örnekleri’, ‘matlab machine learning’, ‘artificial neural networks’

'ysa, matlab, 'matlab ysa', 'yapay sinir ağları', 'matlab ysa uygulamaları', 'matlab yapay sinir ağları örnekleri', 'özel sinir ağı tanımlama', 'matlabda özel sinir ağ oluşturma', 'matlab ysa örnek kodları', 'ysa uygulaması', 'artificial neural networks', 'ysa ile tahmin', 'matlab uygulamaları', 'ysa uygulamaları', 'yapay sinir ağı uygulamaları', 'Ali Osman Gökcan', 'Ali Osman Hoca', 'Ali Osman', 'ali osman matlab', 'ysa ile xor kapısı problem çözümü', 'matlabda analitik yöntem ve euler metodu karşılaştırması', 'ysa ile and gate matlab çözümü'

--->>> YSA ile XOR Kapısı Problem Çözümü için TIKLAYINIZ <<<---

--->>> Matlab'da Analitik Yöntem & Euler Metodu karşılaştırması için TIKLAYINIZ <<<---  

--->>> YSA ile AND Gate Matlab Çözümü için TIKLAYINIZ <<<---

Bilgilendirme

www.aliosmangokcan.com sayfasına gösterdiğiniz ilgiden dolayı teşekkür ederim. İçeriklerle ilgili duygu ve düşüncelerinizi mail adresim üzerinden iletebilirsiniz...

 

İstatistikler

  • Kullanıcılar 1
  • Makaleler 111
  • Makale Görüntüleme 820372