www.aliosmangokcan.com

Mantıksal kapıların yapay sinir ağları (YSA) ile uygulanması üzerine Matlab'da yapılmış uygulamalara daha önceden AND kapısı ile giriş yapmıştık. Bu çalışmada ise OR kapısının (or gates) hem örneksel işlemlerle hem de toplu işlemlerle gerçekleştirilen matlab ile yapay sinir ağı uygulaması yer almaktadır.

Boolean Mantığı nedir? 

Boolean Mantığı, Boolean Operatörleri olarak bilinen üç basit kelime etrafında toplanan bir cebir biçimidir: "Veya", "Ve" ve "Değil". Boolean Mantığının merkezinde, tüm değerlerin doğru veya yanlış olduğu fikri vardır. Lotame platformunda, Boolean Mantığının kullanımı, daha karmaşık hedef kitle tanımlarının oluşturulmasına izin vererek, izleyicilerin çok özel bir tanım kümesine göre oluşturulmasına olanak tanır. Bu makale, bireysel Boolean operatörlerinin kullanımlarını ve bunların izleyici oluşturmayla nasıl ilişkili olduğunu araştırıyor.

Boolean fonksiyonları, elektronik kapılar kullanılarak pratik olarak uygulanabilir. Bu durumun anlaşılması için aşağıdaki hususları sıralamak gerekmektedir. 

1- Elektronik kapılar güç kaynağı gerektirir.
2- Kapı GİRİŞLERİ iki nominal değere sahip voltajlar tarafından sürülür. örn. Sırasıyla mantık 0 ve mantık 1'i temsil eden 0V ve 5V.
3- Bir kapının ÇIKIŞInı yalnızca iki nominal voltaj değeri sağlar, örn. Sırasıyla mantık 0 ve mantık 1'i temsil eden 0V ve 5V. Genel olarak, bazı özel durumlar dışında bir mantıksal kapıda sadece bir çıkış vardır.
4- Girdi ile çıktı arasında her zaman gecikme olur.

OR Gate (VEYA kapısı), herhangi bir girişi 1 olduğunda 1 cevabını verir, ancak tüm girişleri 0 ise çıkışı 0 verir.

a

b

Çıkış (y)

0

0

0

0

1

1

1

0

1

1

1

1

                                               Tablo 1.1 OR Kapısının doğruluk tablosu

 

1- Örneksel işlemlerle gerçekleştirilen OR probleminin Matlab kodları:

clear all

clc

w1=rand;

w2=rand;

w0=rand;

x1=[0 0 1 1 ];

x2=[0 1 0 1 ];

d=[0 1 1 1];

x0=1;

alfa=1;

E=4;

s=0;

while (E~=0)

s=s+1;

for i=1:4

v(i)=w1*x1(i)+w2*x2(i)+w0*x0;

if v(i)>0 y(i)=1;

else y(i)=0;

end

e(i)=d(i)-y(i);

delta_w1=e(i)*x1(i);

delta_w2=e(i)*x2(i);

delta_w0=e(i)*x0;

w1=w1+alfa*delta_w1;

w2=w2+alfa*delta_w2;

w0=w0+alfa*delta_w0;

end

E=sumsqr(e);

end

plot(y,'r')

grid

 

2- Toplu işlemlerle gerçekleştirilen OR probleminin Matlab kodları:

clear all

clc

w1=rand;

w2=rand;

w0=rand;

x1=[0 0 1 1 ];

x2=[0 1 0 1 ];

yd=[0 1 1 1];

x0=1;

alfa=1;

s=0;

e=5;

while(sum(e)~=0),

s=s+1

 

for i=1:4;

v(i)=w1*x1(i)+w2*x2(i)+w0*x0;

if (v(i)>0) y(i)=1;

else y(i)=0;

end

end

e=yd-y;

delta_w1=e*x1';

delta_w2=e*x2';

delta_w0=sum(e)*x0;

w1=w1+alfa*delta_w1;

w2=w2+alfa*delta_w2;

w0=w0+alfa*delta_w0;

end

plot(y,'r')

grid

 

NOT : Sitede, yapay sinir ağı, yapay sinir ağları nelerdir, 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 gibi soruların cevaplarına yönelik içerikler yer almaktadırYapay 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 network', 'and kapısı ve ysa', 'and gate ysa', 've kapısı matlab', 'and gate ve kapısı', 'or kapısı ve ysa', 'or gate ysa', 'veya kapısı matlab', 'or gate veya kapısı', 'xor kapısı ve ysa', 'xor gate ysa', 'özel veya kapısı matlab', 'xor gate özel veya kapısı'

--->>> 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 <<<---