Sayfa 14

MODELLERİ ÖĞRENME

Ağ sistemi kurulduktan sonra, program eğitim çiftlerini hazırlar. 60- 90. satırlarda program giriş ve eğitim modellerini BP'ye sunar.

Artık BP çalışmaya hazırdır. 140. satırdaki SYS 49164 komutu modelleri öğrenmeye başlaması için BP'yi uyarır. Komuttan sonraki | sayısı, her öğrenme denemesinden sonra toplam hatanın yazılacağını belirtir. Tüm modelleri öğrenmek oldukça uzun bir zaman alabilir. Program sürdürmekte olduğunu öğrenme denemesini bitirene kadar RUN/STOP tuşuna basarak programdan çıkabilir. Sistem bir grup modeli öğrendikten sonra, 170-200. satırlarda çıkışı yazılır. 170. satır sisteme SYS 49155, *00” komutuyla ilk giriş modelini tanıtır. Model tırnak içinde olmalıdır ve tırnak içindeki rakam sayısı birinci katmandaki PE sayısına eşit olmalıdır. SYS komutundan sonra ikinci ve ü ü katmanların çıkış değerleri 02 ve 03 dizilerinde saklanır.

BAŞKA BİR ÖRNEK

Kodlama (encoding) problemi BP'nin çözebileceği başka bir klasik örnektir. Problem basit olarak şudur: Dört değişik giriş modeli, dört tane çıkış modeli ile eşlenecektir. BP'nin bu modelleri doğru olarak öğrenmesi için orta katmanında problemin bir. örneğini oluşturması lazımdır. Dört modelin temsil edilebilmesi için gereken minimum PE sayısı ikidir. EN-CODE adlı program işte bu dört modeli orta katmanında kodlamayı ve eşlemeyi öğrenir. Geri yayılma yöntemi çizgisel ortaklığın çözebildiği her sorunu çözebildiği gibi bir çok yeni tip problemi de çözebilir. BP sinirsel ağ sisteminin en büyük dezavantajı ise öğrenmek için geçen uzun süredir. Bu süre XOR örneği için bir dakika 20 saniyedir. Ne yazık ki öğrenme süresi doğrusal olarak değil ama her katmandaki PE'lerin sayısına bağlı olarak üssel olarak artar. Kodlama problemi için öğrenme süresi 27 dakika 49 saniyedir - neredeyse yarım saat. Gelecek ayki yazımızda da daha biyolojik bir grup olan “rekabet ederek öğrenen sinirsel ağ sistemleri'nden bahsedeceğiz.