Sayfa 13

Sisteme verilecek olan eğitim çiftlerinin tümüne 'eğitim seti' denir. “Gm' giriş modelini temsil eder ve sistemin öğreneceği giriş tipidir. Eğitim modeli *em', giriş modellerine karşılık gelecek olan çıkış modelllerini hesaplamada kullanılacaktır. İki model de tırnak içine alınmış O ve 1'lerden oluşmalıdır. Giriş modelindeki toplam karakter sayısı, sistemin birinci katmanındaki PE'lerin sayısına eşit olmalıdır. Öğretici modeldeki toplam karakter sayısı ise, sistemin ü katmanındaki PE'lerin sayısına eşit olmalıdır. — SYS 49172, “dosya ismi”': Sistemi kaydet. Bu komutla BP'nin yarattığı değişkenler ve diziler kaydedilir. Sistemi kaydetmek için komutu, tırnak içine de dosyanın ismini yazın. — SYS 49173, “dosya ismi”': Sistemi yükle. Bu komutla daha önce kaydedilen sistemlerin tekrar çalıştırılmadan geri çağrılması sağlanır.

XOR

XOR (mantıksal komut olarak ve ancak” diye Türkçe'ye çevrilebilir) fonksiyonu, geri yayılma tü- Tü ağ sistemlerinin çözmeyi öğrenebileceği klasik bir tür problemdir. XOR programını BP'nin fonksiyonunu anlatabilmek için size kendi sistemlerinizi yapmada yardımcı olabilmek için biraz inceleyeceğiz.

Tablo-2. XOR Fonksiyonu

0 XOR 0-0 1 XOR 0-1 0 XOR 1-1 1 XOR 1-0

XOR fonksiyonu iki giriş değeri alır ve bunları kullanarak bir çıkış değeri verir (tablo-2). En alt seviyede, fonksiyon iki giriş bitinden bir çıkış biti üretir. Sistem XOR'u, birinci katmanında iki ve üçüncü katmanında bir tane PE yaratarak taklit eder (şekil-4). Orta katmandaki PE sayısı sistemin kaç tane model öğrenmesini istediğimize bağlıdır. Bu örnekte bu sayı ikidir, çünkü iki, dört model öğrenmek için gereken en düşük sayıdır.

3. Katman

2. Katman

1. Katman

Şekil 4.XD2 problemini çözen sistemin ana şeması.

50. satırda SYS 49152 komutuyla sistemi çalıştırıyoruz. Bu komutu takip eden ilk üç sayı birinci, ikinci ve üçüncü katmanlarda kaçar tane PE olacağını belirler (söz konusu durumda bu sayılar 2, 2 ve 1'dir). Dördüncü değer sisteme dört tane model öğretmek istediğimizi gösterir. Sistem, modelleri, öğrenme denemeleri yaparak öğrenir. Her denemede, dahili örnek üzerinde yapılan işlemlerle doğru sonuca biraz daha yaklaşılır. Her deneme sonunda sistemin bulduğu sonuç ve gerçek sonuç

13 arasındaki fark yazılır. SYS komutunu takip eden beşince sayı öğrenme hızını belirler, bu her denemede hatadan azalacak olan miktardır. Altıncı değer yani sistemin momentumu da sistemin bir modeli ne kadar hızlı öğreneceğini ayarlar. Pratikte öğrenme hızı maksimum tutulurken, momentum da en aza indirilmeli; Eğer öğrenme hızı çok büyükse, sistem her modeli çok hızlı öğrenir ancak, daha önce öğrenmiş olduğu modelleri unutur. Öte yandan momentum çok yüksek bir değer alırsa, sistem her modeli çok hızlı öğrenir ama başka bir model öğrenmeye kalktığında hemen unutur. Amacımız sisteme tek bir model değil, bir grup model öğretmektir. en iyi sonucu almak için de öğrenme hızı en yüksek, momentum da en düşük değerini almalıdır. SYS komutundan sonraki son değer ise, sistemin yapmasına izin verilen toplam hata miktarıdır. Toplam hata, her öğrenme denemesinden sonra eğitim çiftlerindeki hataların toplamıdır. Toplam hata, izin verilen sınırın altına düşünce, sistem modelleri öğrendiğine karar verir. Eğer bu değer 0'a çok yakın bir değer verilirse BP, sonsuza kadar öğrenmeye devam eder, çünkü yaptığı hata hiç bir zaman sıfır olmayacaktır.