Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, radial basis function (RBF) neural network hakkında teknik bir eğitim içeriğidir. Konuşmacı, RBF neural network'in yapısını ve çalışma prensiplerini anlatmaktadır.
- Video, RBF neural network'in temel yapısını açıklayarak başlıyor ve üç katmanlı (giriş, gizli ve çıkış) yapısını detaylandırıyor. Ardından, RBF network'in öğrenme algoritmaları, özellikle K-means ve LMS algoritmaları ele alınıyor. Son bölümde, farklı sayıda nöron kullanılarak bir fonksiyonun nasıl yaklaşımda olduğu gösteriliyor ve nöron sayısının model performansına etkisi inceleniyor. Video, görsel örnekler ve matematiksel formüllerle desteklenerek, RBF neural network'in nasıl eğitildiğini ve performansını nasıl optimize edilebileceğini gösteriyor.
- 00:13Radial Basis Function (RBF) Neural Network Giriş
- Radial Basis Function (RBF) neural network, üç katmanlı (giriş, gizli ve çıkış) önde gelen bir yapay sinir ağıdır.
- RBF ağı, gizli katmandaki nöronlar tarafından giriş verilerinin dönüşümünü ve çıkış katmanındaki nöronlar tarafından doğrusal bir kombinasyonu gerçekleştirir.
- RBF ağı, gizli katmandaki nöronların pozisyonlarını belirlemek için rastgele veya k-means gibi bir kümelenme algoritması kullanır.
- 02:12RBF Ağı Çalışma Prensibi
- RBF fonksiyonu, giriş ve merkez arasındaki mesafeye bağlı olarak çalışır; mesafe çok büyükse çıkış değeri sıfıra yaklaşır.
- RBF ağı, doğrusal bir aktivasyon fonksiyonu kullanır ve öğrenme algoritması olarak genellikle LMS (En Küçük Kareler) algoritması tercih edilir.
- LMS algoritması, ağırlıkları güncellemek için basit bir ters matris işlemi kullanır.
- 03:45RBF Ağı Örneği
- RBF ağı, belirli bir performans için gerekli nöron sayısını belirlemek için bir fonksiyon kullanır.
- Nöron sayısı çok azsa, ağ düzgün bir fonksiyonu uygun şekilde yakalayamaz; çok fazla nöron sayısında ise ağ aşırı uyumlanır.
- Aşırı uyumlanma, ağın genelleme yeteneğini olumsuz etkiler.
- 05:46RBF Ağı Uygulaması
- RBF ağı, veri noktalarını iyi bir yakınsama ile temsil edebilir.
- Nöron sayısı ve radyal fonksiyonun yayılımı, ağın performansını etkiler.
- RBF ağı, giriş ve çıkış matrislerini kullanarak ağırlıkları güncelleyerek eğitilir.