Kısıtlanmış Boltzmann Makinesi Ve Farklı Sınıflandırıcılarla Oluşturulan Sınıflandırma İş Hatlarının Başarımının Değerlendirilmesi
Performance Evaluation of Classification Pipelines Builded with Restricted Boltzmann Machine and Several Classifiers
Yazar: Karasulu, Bahadir
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 11 No. 3, 2017
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; restricted Boltzmann machine,classification,machine learning,handwriting,digit recognition ; kısıtlanmış Boltzmann makinesi,sınıflandırma,makine öğrenmesi,elyazısı,rakam tanıma

Literatürdeki birçok sınıflandırıcı yöntemi en yüksek sınıflandırmadoğruluğuna ulaşılması için kullanılmaktadır. Kısıtlanmış Boltzmann makinesidanışmansız öğrenmenin yapıldığı bir yapay sinir ağı olmasının yanı sıra,öznitelik elde etmekte kullanılan öğrenen bir bileşen olarak önem kazanmıştır.Çalışmamızda Bernoulli tipli kısıtlanmış Boltzmann makinesi ve farklısınıflandırıcılar kullanılarak oluşturulan beş farklı iş hattının başarımlarıkıyaslanmaktadır. Bu iş hatlarında sırasıyla lojistik regresyon, karar ağacı,Gauss saf Bayes, Ada Boost ve rasgele orman sınıflandırıcı kullanılmıştır.Sınıflandırma sonucu değişiklikleri, bu sınıflandırıcıların elde ettiği tekbaşına sınıflandırma sonuçlarına kıyasla iş hatları kullanılarakgözlemlenmiştir. Deneysel sonuçlar, MNIST el yazısı rakam tanıma veri kümesikullanılarak elde edilmiştir. Bu deneylerde kısıtlanmış Boltzmann makinesininüstün parametrelerinin iki farklı düzeni kullanılmıştır. Bu sonuçlara göre, tekbaşına sınıflandırıcının sınıflandırma doğruluğunun deneylerdeki iş hatlarıkullanımı sayesinde daha iyi hale geldiği görülmüştür. En yüksek başarım %97,19'lukbir sınıflandırma başarı oranıyla elde edilmiştir. Önerilen iş hattı tasarımınıkullanan modeller ilgili bireysel sınıflandırıcı ortalama başarımlarını en az %1ilâ en çok %33 arasında iyileştirmiştir. Makalede tartışmaya da yerverilmektedir.

Many classification methods in the literature are used to achieve thehighest classification accuracy. The restricted Boltzmann machine is anartificial neural network with unsupervised learning, however it is gainedimportance as a learning component to extract attributes. In our study, wecompared the performances of five different pipelines builded with theBernoulli-type restricted Boltzmann machine and different classifiers.Experiments have been carried out on these pipelines by using logisticregression, decision tree, Gaussian naive Bayes, Ada Boost, and random forestclassifier, respectively. The classification resultant changes were observedthrough the use of pipelines compared to the stand alone classification resultsobtained by these classifiers. Experimental results were obtained with the useof MNIST handwriting digit recognition data set. In these experiments, twodifferent orders of hyper parameters of the restricted Boltzmann machine wereused. According to these results, it was seen that the classification accuracyof the stand alone classifier became better through the use of pipelines in theexperiments. The highest performance was achieved with a classification successrate of 97.19%. Models using the proposed pipeline design have improved the averageperformance of related invidividual classifiers from at least 1% to at most 33%.Discussions are also included.