|
Yeni Üyelik Haber bülteni üyeliği |
1. YAPAY SİNİR AĞLARINA GENEL BİR BAKIŞ1.1 Genel TanımYapay sinir ağları (YSA), insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri, herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirebilmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleridir. [1] Yapay sinir ağları; insan beyninden esinlenerek, öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesi uğraşı sonucu ortaya çıkmıştır. Bu nedenledir ki, bu konu üzerindeki çalışmalar ilk olarak beyni oluşturan biyolojik üniteler olan nöronların modellenmesi ve bilgisayar sistemlerinde uygulanması ile başlamış, daha sonraları bilgisayar sistemlerinin gelişimine de paralel olarak bir çok alanda kullanılır hale gelmiştir. İnsan beyninin çalışma prensibini taklit ederek çalışan bu sistemler, her ne kadar bilgisayar teknolojisi hızlı bir gelişim göstermiş, işlem hızları nano saniyeler mertebesine inmiş olsa da, bırakalım insan beynini, ilkel bir canlı beyninin fonksiyonları dahi baz alındığında, böyle bir organizmanın yanında çok ilkel kalmaktadır. Nano saniyeler bazındaki işlem hızları ile YSA'lar, mili saniyeler mertebesindeki işlen hızları ile işlem yapan insan beyninin işlevselliğinin henüz çok uzağındadır. Burada kısa bir hatırlatma yapmak gerekirse; insan beyninde yaklaşık 10¹¹ sinir hücresinin varlığından bahsedilmekle birlikte, bu sayının bilgisayar ortamında modellenmesi şu an için mümkün görünmemektedir. Fakat karar hızı açısından insan beyni ile henüz yarışamasalar bile, YSA'lar yapısallıkları ve hassas eşleştirmelerin başarı ile gerçekleştirebilmeleri ile gün geçtikçe daha fazla uygulama alanı bulmaktadır. 1.2 YSA'ların Genel ÖzellikleriYSA'lar, uygulanan ağ modeline göre değişik karakteristik özellikler göstermelerine karşın temel birkaç ortak özelliğe sahiptirler. Birinci özellik; YSA'larda sistemin paralelliği ve toplamsal işlevin yapısal olarak dağılmışlığıdır.[2] YSA lar bir çok nörondan meydana gelir ve bu nöronlar eş zamanlı olarak çalışarak karmaşık işlevleri yerine getirir. Diğer bir değişle karmaşık işlevler bir çok nöronun eş zamanlı çalışması ile meydana getirilir. Süreç içerisinde bu nöronlardan her hangi biri işlevini yitirse dahi sistem güven sınırları içerisinde çalışmasına devam edebilir. İkinci özellik ise genelleme yeteneği, diğer bir değişle ağ yapısının, eğitim esnasında kullanılan nümerik bilgilerden eşleştirmeyi betimleyen kaba özellikleri çıkarsaması ve böylelikle eğitim sırasında kullanılmayan girdiler için de, anlamlı yanıtlar üretebilmesidir.[3] Üçüncü olarak; ağ fonksiyonları non-lineer olabilmektedir. Yapı üzerinde dağılmış belli tipteki non-lineer alt birimler özellikle, istenen eşleştirmenin denetim ya da tanımlama işlemlerinde olduğu gibi non-lineer olması durumunda işlevin doğru biçinde yerine getirilebilmesini matematiksel olarak olası kılarlar. Dördüncü özellik ise; sayısal ortamda tasarlanan YSA'ların, donanımsal gerçekleştirilebilirlikleridir. Bu özellik beklide YSA'ların günlük hayatta daha da fazla yaşamımızın içine gireceğinin (girebileceğinin) göstergesidir. 1.3 YSA'ların Avantaj ve DezavantajlarıYSA'lar makina öğrenmesi gerçekleştirebilirler. Yapay sinir ağlarının temel işlevi zaten bilgisayarın öğrenmesini sağlamaktır. Olayları öğrenerek benzer olaylar karşısında mantıklı kararlar verebilirler. Bilgi işleme yöntemleri geleneksel programlamadan farklıdır. Bu nedenle geleneksel programlamanın getirdiği bir çok olumsuzluk ortadan kaldırılabilir Bilgiler ağın tamamında saklanır. Geleneksel programlamada olduğu gibi bilgiler veri tabanları yada dosyalarda belli bir düzende tutulmaz, ağın tamamına yayılarak değerler ile ölçülen ağ bağlantılarında saklanmaktadır. Nöronlardan bazılarının işlevini yitirmesi, anlamlı bilginin kaybolmasına neden olmaz. Örnekleri kullanarak öğrenirler. YSA'nın öğrenebilmesi için örneklerin belirlenmesi, bu örneklerin ağa gösterilerek istenen çıktılara göre ağın eğitilmesi gerekmektedir. Ağın başarısı, seçilen örnekler ile doğru orantılıdır, ağa olay bütün yönleri ile gösterilemezse ağ yanlış çıktılar üretebilir. Daha önce görülmemiş örnekler hakkında bilgi üretebilirler. YSA'lar eğitimleri sırasında kendilerine verilen örneklerden genellemeler çıkarırlar ve bu genellemeler ile yeni örnekler hakkında bilgi üretebilirler. Algılamaya yönelik olaylarda kullanılabilirler. YSA'ların en başarılı oldukları alanlar, algılamaya yönelik uygulama alanlarıdır. Bu alanlarda başarıları kanıtlanmıştır. Örüntü (pattern) ilişkilendirme ve sınıflandırma yapabilirler. YSA'lar kendilerine örnekler halinde verilen örüntüleri kendisi veya diğerleri ile ilişkilendirebilir. Ayrıca kendisine verilen örneklerin kümelenmesi ile, bir sonraki verinin hangi kümeye dahil olacağının karar verilmesi konusunda kullanılabilirler. Örüntü tamamlama yapabilirler. Ağa eksik bilgileri içeren örüntüler verildiğinde eksik bilgilerin tamamlanması konusunda başarılıdırlar. Kendi kendine öğrenebilme ve organize etme yetenekleri vardır. YSA'lar online olarak öğrenebilirler ve kendi kendilerini eğitebilirler. Eksik bilgi ile çalışabilmektedirler. Geleneksel sistemlerin aksine YSA'lar eğitildikten sonra veriler eksik bilgi içerse dahi, çıktı üretebilirler. Bu durum bir performans kaybı yaratmaz, performans kaybı eksik bilginin önemine bağlıdır. Burada bilgilerin önem dereceleri eğitim sırasında öğrenilir. Hata töleransına sahiptirler. YSA'ların eksik bilgilerle çalışabilmeleri ve bazı hücreleri bozulsa dahi çalışabilmeleri, onları hatalara karşı töleranslı yapar. Dereceli bozulma (Graceful degradation) gösterirler. Bir ağ, zaman içerisinde yavaş ve göreceli bir bozulmaya uğrar. Ağlar problemin ortaya çıktığı anda hemen bozulmazlar. Dağıtık belleğe sahiptirler. YSA'larda bilgi ağa dağılmış bir şekilde tutulur. Hücrelerin bağlantı ve ağırlık dereceleri, ağın bilgisini gösterir. Bu nedenle tek bir bağlantının kendi başına anlamı yoktur. Burada çok temel bazı avantajlardan bahsedilmekle beraber, YSA'ların daha pek çok avantajı vardır. YSA'ların, pek çok avantajın yanında bazı dezavantajları da vardır. Belli başlı dezavantajları; Donanım bağımlıdır. YSA'ların en önemli sorunu donanım bağımlı olmalarıdır. YSA'ların en önemli özellikleri ve var oluş nedenlerinden birisi olan paralel işlem yapabilme yeteneği, paralel çalışan işlemciler ile performans gösterir. Uygun ağ yapısının belirlenmesinde belli bir kural yoktur. YSA'larda probleme uygun ağ yapısının belirlenmesi için geliştirilmiş bir kural yoktur. Uygun ağ yapısı deneyim ve deneme yanılma yolu ile belirlenmektedir. Ağın parametre değerlerinin belirlenmesinde belli bir kural yoktur. YSA'larda öğrenme katsayısı, hücre sayısı, katman sayısı gibi parametrelerin belirlenmesinde belirli bir kural yoktur. Bu değerlerin belirlenmesi için belirli bir standart olmamakla birlikte her problem için farklı bir yaklaşım söz konusu olabilmektedir. Öğrenilecek problemin ağa gösterimi önemli bir problemdir. YSA'lar nümerik bilgiler ile çalışabilmektedirler. Problemler YSA'lara tanıtılmadan önce nümerik değerlere çevrilmek zorundadırlar. Burada belirlenecek gösterim mekanizması ağın performansını doğrudan etkileyecektir. Bu da kullanıcının yeteneğine bağlıdır. Ağın eğitiminin ne zaman bitirilmesi gerektiğine ilişkin belli bir yöntem yoktur. Ağın örnekler üzerindeki hatasının belirli bir değerin altına indirilmesi eğitimin tamamlandığı anlamına gelmektedir. Burada optimum neticeler veren bir mekanizma henüz yoktur ve YSA ile ilgili araştırmaların önemli bir kolunu oluşturmaktadır. Ağın davranışlarının açıklanamamaktadır. Bu sorun YSA'ların en önemli sorunudur. YSA bir probleme çözüm ürettiği zaman, bunun neden ve nasıl olduğuna ilişkin bir ipucu vermez. Bu durum ağa olan güveni azaltıcı bir unsurdur.
Tablo 1.1 Geleneksel algoritmalar ile YSA'lar 1.4 YSA'ların Kullanıldığı AlanlarYapay sinir ağları başlıca; Sınıflandırma, Modelleme ve Tahmin uygulamaları olmak üzere, pek çok alanda kullanılmaktadır. Başarılı uygulamalar incelendiğinde, YSA'ların çok boyutlu, gürültülü, karmaşık, kesin olmayan, eksik, kusurlu, hata olasılığı yüksek sensör verilerinin olması ve problemi çözmek için matematiksel modelin ve algoritmaların bulunmadığı, sadece örneklerin var olduğu durumlarda yaygın olarak kullanıldıkları görülmektedir. Bu amaçla geliştirilmiş ağlar genellikle şu fonksiyonları gerçekleştirmektedirler; [4]
YSA'lar pek çok sektörde değişik uygulama alanları bulmuştur. Bunlardan bazıları; Uzay: uçuş simülasyonları, otomatik pilot uygulamaları, komponentlerin hata denetimleri vs. Otomotiv: otomatik yol izleme, rehber, garanti aktivite analizi, yol koşullarına göre sürüş analizi vs. Bankacılık: kredi uygulamaları geliştirilmesi, müşteri analizi ve kredi müraacat değerlendirilmesi, bütçe yatırım tahminleri vs. Savunma: silah yönlendirme, hedef seçme, radar, sensör sonar sistemleri, sinyal işleme, görüntü işleme vs. Elektronik: kod sırası öngörüsü, çip bozulma analizi, non-lineer modelleme vs. Eğlence: animasyonlar, özel efektler, pazarlama öngörüsü vs. Finans: kıymet biçme, pazar performans analizi, bütçe kestirimi, hedef belirleme vs. Sigortacılık: ürün optimizasyonu, uygulama politikası geliştirme vs. Üretim: üretim işlem kontrolü, ürün dizaynı, makina yıpranmalarının tespiti, dayanıklılık analizi, kalite kontrolü, iş çizelgeleri hazırlanması vs. Sağlık: göğüs kanseri erken teşhis ve tedavisi, EEG, ECG, MR, kalite artırımı, ilaç etkileri analizi, kan analizi sınıflandırma, kalp krizi erken teşhis ve tedavisi vs. Petro kimya: arama, verim analizi vs. Robotik: yörünge kontrol, forklift robotları, görsel sistemler, uzaktan kumandalı sistemler, optimum rota belirleme vs. Dil: sözcük tanıma, yazı ve konuşma çevrimi, dil tercüme vs. Telekomünikasyon: görüntü ve data karşılaştırma, filtreleme, eko ve gürültü sönümlendirilmesi, ses ve görüntü işleme, trafik yoğunluğunun kontrolü ve anahtarlama vs. Güvenlik: parmak izi tanıma, kredi kartı hileleri saptama, retina tarama, yüz eşleştirme vs. Bu örnekler çoğaltılabilir. Görüldüğü gibi YSA'lar günlük hayatımızda farkında olmadığımız pek çok alanda kullanılmaktadır. Gün geçtikçe uygulama alanları genişlemekte ve gelişmektedir. 1.5 YSA'ların TarihçesiYSA'lar ile ilgili çalışmalar 20, yy'ın ilk yarısında başlamış ve günümüze kadar büyük bir hızla devam etmiştir. Bu çalışmaları 1970 öncesi ve sonrası diye iki kısma ayırmak mümkündür. Zira 1970 yılları YSA için bir dönüm noktasını teşkil etmiş daha önce aşılması imkânsız görünen pek çok problem bu dönemlerde aşılmıştır. İlk yapay sinir ağı modeli 1943 yılında, bir sinir hekimi olan Warren McCulloch ile bir matematikçi olan Walter Pitts tarafından gerçekleştirilmiştir. McCulloch ve Pitts, insan beyninin hesaplama yeteneğinden esinlenerek, elektrik devreleriyle basit bir sinir ağı modellemişlerdir. 1948 yılında "Wiener "Cybernetics" isimi kitabında, sinirlerin çalışması ve davranış özelliklerine değinmiş, 1949 yılında ise Hebb "Organization of Behavior" adlı eserinde öğrenme ile ilgili temel teoriyi ele almıştır. Hebb kitabında öğrenebilen ve uyum sağlayabilen sinir ağları modeli için temel oluşturacak "Hebb kuralı"nı ortaya koymuştur. Hebb kuralı; sinir ağının bağlantı sayısı değiştirilirse, öğrenebileceğini ön görmekteydi. 1957 yılında Frank Rosenblatt'ın Perceptron'u geliştirmesinden sonra, YSA'lar ile ilgili çalışmalar hız kazanmıştır. Perceptron; beyin işlevlerini modelleyebilmek amacıyla yapılan çalışmalar neticesinde ortaya çıkan tek katmanlı eğitilebilen ve tek çıkışa sahip bir ağ modelidir. [5] 1959 yılında Bernand Widrow ve Marcian Hoff (Stanford Üniversitesi) ADALINE (Adaptive Linear Neuron) modelini geliştirmişler ve bu model YSA'ların mühendislik uygulamaları için başlangıç kabul edilmiştir. Bu model Rosenblatt'ın Perceptron'una benzemekle birlikte, öğrenme algoritması daha gelişmiştir. Bu model uzun mesafelerdeki telefon hatlarındaki yankıları ve gürültüleri yok eden bir adaptif filtre olarak kullanılmış, ve gerçek dünya problemlerine uygulanan ilk YSA olma özelliğini kazanmıştır. Bu yöntem günümüzde de aynı amaçla kullanılmaktadır. 1960 ların sonlarına doğru YSA çalışmaları durma noktasına gelmiştir. Buna en önemli etki; Minsky ve Pappert tarafından yazılan Perceptrons adlı kitaptır. Burada YSA'ların doğrusal olmayan problemleri çözemediği meshur XOR problemi ile ispatlanmış, ve YSA çalışmaları bıçak gibi kesilmiştir. Tüm bunlara rağmen Anderson, Amari, Cooper, Fukushima, Grossberg, Kohonen, Hopfield gibi bilim adamları çalışmalarını sürdürmüşler, 1972 de Kohonen ve Anderson Associative memory konusunda benzer çalışmalar yayınlamışlardır. Kohonen daha sonra 1982 yılında Kendi kendine Öğrenme Nitelik Haritaları (Self Organizing Feature Maps SOM) konusundaki çalışmasını yayınlamıştır. 1960'ların sonlarına doğru Grosberg Carpenter ile birlikte Adaptif Rezonans Teorisini (ART) geliştirmiştir. 1970'lerin sonlarına doğru Fukushima, NEOCOGNITRON modelini tanıtmıştır. Bu model şekil ve örüntü tanıma amaçlı geliştirilmiştir. 1982 1984 yıllarında Hopfield tarafından yayınlanan çalışmalar ile YSA'ların genelleştirilebileceği ve çözümü zor problemlere çözüm üretebileceğini göstermiştir. Geleneksel gezgin satıcı problemini çözmüştür. Bu çalışmaların neticesi Hinton ve arkadaşları'nın geliştirdiği Boltzman Makinası'nın doğmasına yol açmıştır. 1988 yılında, Broomhead ve Lowe radyal tabanlı fonksiyonlar modelini (Radial Basis Functions RBF) geliştirmişler ve özellikle filtreleme konusunda başarılı sonuçlar elde etmişlerdir. Daha sonra Spect, bu ağların daha gelişmiş şekli olan Probabilistik ağlar (PNN) ve Genel Regresyon Ağlarını (GRNN) geliştirmiştir. [6] Bu tarihten günümüze kadar sayısız çalışma ve uygulama geliştirilmiştir.
[1] Öztemel E., Yapay Sinir Ağları, sf 29, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2003 [2] Haykin S., Neural Networks, sf 41, Macmillan Collage Printing Company, New Jersey 1994 [3] Efe M. Ö., Kaynak O. Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları, sf 1, Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul 2004 [4] Öztemel E., Yapay Sinir Ağları, sf 36, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2003 [5] Elmas Ç., Yapay Sinir Ağları Kuram, Mimari, Eğitim, Uygulama, sf 27-28, Seçkin Yayıncılık, Ankara 2003 [6] Öztemel E., Yapay Sinir Ağları, sf 40, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2003 [7] Age. Sf 38, 39, 41
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Copyright © 2005 Uzerine.com
uzerine.com Ana Sayfa |
Gizlilik Sözleşmesi |
Üye Girişi