Çeşitli geriye yayılım yapay sinir ağı algoritmalarının karşılaştırılması ve bazı uygulamaları

oz Bu tezin amacı; insan beyninin ve işleyişinin modellenmesinden ortaya çıkan yapay zeka biliminin bir alt dalı olan yapay sinir ağlarında kullanılan "özel bir öğrenme -geriye yaydım algoritması ve bu algoritmanın çeşitli gelişmiş versiyonlarının gerçek problemlerle performansının incelenmesidir. Geriye yayılım algoritması, öğrenmesi gerekli olayı açıklayan örnekleri alır ve bu örnekleri kullanarak bu olay hakkında bir deneyim edinir. Bu deneyimi kullanarak daha sonra görmediği örnekler hakkında karar verir. Geriye yayılımın bu gelişmiş yöntemleri hakkında ayrıntılı bilgiler verilmiş ve geriye yayılım ağının performansının arttırılması için gerekli olan işlemler ve öne sürülen çalışmalara deyinilmiştir. Deneysel bulgular dört pratik problem verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmış ve problemin sınıfına göre daha avantajlı algoritmalar belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Geriye Yayılma Algoritması, Yapay Sinir Ağlan, Eğitim Algoritması I

ABSTRACT The purpose of this thesis is to survey the backpropagation and some of its advanced algorithms with respect to real-world benchmarking problems. Backpropagation algorithm is a member of Artificial Neural Network studies which is sub domain of Artifical Intelligent. Artificial Intelligent simulates processing and structure of the human brain. Backpropagation algorithm gathers examples of the event which is wanted to be learned by us and acquires some experiences about that event. Algorithm decides about some of the new examples which have never seen so far by backpropagation. Important information about backprogation and its extended versions is given in that thesis. Some tricks are advised to increase performance of algorithms. Algorithms are experienced with four significant real-world problems. These algorithms' performances are compared each other and which algorithm is the best according to the type of problem is determined. Keywords: Artificial Intelligence, Backpropagation Algorithm, Artificial Neural Networks, Training Algorithm n