Çok katmanlı yapay sinir ağlarında en iyi etkinleştirme fonksiyonu seçimi için çok ölçekli bir yaklaşım

Abstract

Bu çalışmada, örüntü tanımda kullanılan çok katmanlı yapay sinir ağı sınıflandırıcılarının eğitimini iyileştirmek için dağıtık sistem temelli yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma ile yapay sinir ağı için en uygun etkinleştirme fonksiyon türü seçimi, dağıtık sistemde tüm olasılıklar çok ölçekli bir yaklaşımla denenerek kısa sürede gerçekleştirilebilmektedir. Algoritma, hata geri yayma öğrenme kuralını kullanan çok katmanlı yapay sinir ağlarına uygulanarak radar alıcısı sinyal örüntülerinin tanımlanması ile test edilmiştir. Böylece uzun zaman alan ve tecrübe gerektiren etkinleştirme fonksiyonu seçim süreci kısaltılarak, örüntü tanımada istenen yüksek hız ve doğruluk sağlanmıştır.