Newman-Watts Küçük Dünya Yaklaşımının İleri Yönlü Yapay Sinir Ağları Performansına Etkisi

Authors : Okan ERKAYMAZ, Mahmut ÖZER

Pages : 187-194

View : 15 | Download : 11

Publication Date : 2016-01-01

Article Type : Research Paper

Abstract :İleri yönlü yapay sinir ağlarında, öğrenme performansı; öğrenme algoritması, ara katman yapısı ve katmanlardaki nöron sayısına bağlı olarak değişim göstermektedir. Bu nedenle, ağ performansını artırabilmek için araştırmalar yapılmakta ve farklı yaklaşımlar önerilmektedir. Bu çalışmada, Newman-Watts bağlantı yenileme yaklaşımı kullanılarak tasarlanan Küçük-Dünya SW ağ modelinin ileri yönlü yapay sinir ağı FFANN performansına etkisi incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar düzenli ağ topolojisine göre SW ağ topolojisinin çıkış hata ve belirtme katsayısı değerlerinin daha iyi olduğunu, sonuç olarak, Newman-Watts SW ağının öğrenme performansının düzenli ağa göre daha iyi olduğunu göstermektedir. Böylece, Watts-Strogatz SW ağlarında olduğu gibi Newman-Watts SW ağlarının da, gelecekteki yapay sinir ağ çalışmalarının kara-kutu problemine bir çözüm olarak kullanılabileceği vurgulanmıştır
Keywords : İleri yönlü yapay sinir ağları, Newman Watts küçük dünya ağları, Öğrenme performansı, Topoloji, Yeni bağlantı ekleme