Yapay sinir ağları

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir. YSA ile basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şekli taklit edilir. Yani biyolojik sinir hücrelerinin ve bu hücrelerin birbirleri ile arasında kurduğu sinaptik bağın dijital olarak modellenmesidir. Nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağlar oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, YSA'lar, normalde bir insanın düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm üretmektedir. Bir insanın, düşünme ve gözlemleme yeteneklerini gerektiren problemlere yönelik çözümler üretebilmesinin temel sebebi ise insan beyninin ve dolayısıyla insanın sahip olduğu yaşayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir.

Biyolojik sistemlerde öğrenme, nöronlar arasındaki sinaptik bağlantıların ayarlanması ile olur. Yani, insanlar doğumlarından itibaren bir yaşayarak öğrenme süreci içerisine girerler. Bu süreç içinde beyin sürekli bir gelişme göstermektedir. Yaşayıp tecrübe ettikçe sinaptik bağlantılar ayarlanır ve hatta yeni bağlantılar oluşur. Bu sayede öğrenme gerçekleşir. Bu durum YSA için de geçerlidir. Öğrenme, eğitme yoluyla örnekler kullanarak olur; başka bir deyişle, gerçekleşme girdi/çıktı verilerinin işlenmesiyle, yani eğitme algoritmasının bu verileri kullanarak bağlantı ağırlıklarını bir yakınsama sağlanana kadar, tekrar tekrar ayarlamasıyla olur.

YSA'lar, sinir hücrelerine benzer şekilde, birbiriyle bağlantılı işlem birimlerinden oluşan matematiksel ağlardır. Bir işlem birimi, aslında sık sık transfer fonksiyonu olarak anılan bir denklemdir. Bu işlem birimi, diğer nöronlardan sinyalleri alır; bunları birleştirir, bir aktivasyon fonksiyonuna sokarak dönüştürür ve sayısal bir sonuç ortaya çıkartır. Genelde, işlem birimleri kabaca gerçek nöronlara karşılık gelirler ve bir ağ içinde birbirlerine bağlanırlar; bu yapı da sinir ağlarını oluşturmaktadır.

YSA'lar, geleneksel mikroişlemcilerden farklı şekilde işlem yapmaktadırlar. Geleneksel mikroişlemcilerde, tek bir merkezi işlem birimi her komutları sırasıyla gerçekleştirir. YSA'lar ise her biri büyük bir problemin sadece bir parçası ile ilgilenen çok sayıda müstakil mikroişlemciden oluşmaktadır. En basit şekilde, müstakil bir işlem birimi, belirli bir girdiyi işler, sözkonusu girdiyi dönüştürür ve bir çıktı değeri oluşturur. İlk bakışta, işlem birimlerinin çalışma şekli yanıltıcı şekilde basittir. Sinirsel hesaplamanın gücü, toplam işlem yükünü paylaşan işlem birimlerinin birbirleri arasındaki yoğun bağlantı yapısından gelmektedir. Bu sistemlerde geri yayılım metoduyla daha sağlıklı öğrenme sağlanmaktadır.

Çoğu YSA'da, benzer karakteristiğe sahip nöronlar tabakalar halinde yapılandırılırlar ve transfer fonksiyonları eşzamanlı olarak çalıştırılırlar. Hemen hemen tüm ağlar, veri alan nöronlara ve çıktı üreten nöronlara sahiptirler.

YSA'nın ana öğesi olan matematiksel fonksiyon, ağın mimarisi tarafından şekillendirilir. Daha açık bir şekilde ifade etmek gerekirse, fonksiyonun temel yapısını ağırlıkların büyüklüğü ve işlem elemanlarının işlem şekli belirler. YSA'ların davranışları, yani girdi veriyi çıktı veriye nasıl ilişkilendirdikleri, ilk olarak nöronların transfer fonksiyonlarından, nasıl birbirlerine bağlandıklarından ve bu bağlantıların ağırlıklarından etkilenir.

Yapay sinir ağlarının üstünlüklerinin yanı sıra bazı sakıncaları da vardır. Bu sakıncalar şu şekilde listelenebilir:
 Sistem içerisinde ne olduğu bilinemez.
 Bazı ağlar hariç kararlılık analizleri yapılamaz.
 Farklı sistemlere uygulanması zor olabilir.

 Nörobilgisayar 
Nörobilgisayar, genellikle çok hız gerektiren ve büyük boyuttaki problemlerin çözülmesi için tamamen yapay sinir ağı teknolojisine dayanarak geliştirilmiş bilgisayar türüdür.

Siemens tarafından geliştirilmiş synapse 1 nörobilgisayarı, bir ana bilgisayara ethernet kartı ile bağlanıp çalışabilen bir bilgisayardır. 8 Tane MA-16 sistolik dizi yongası kullanmaktadır. Bu bilgisayarın performansı 25 mhz ile saniyede 3.2 milyar çarpım (16 bit*16 bit) ve toplama işlemi yapabilecek bir güce sahiptir.

 Ayrıca bakınız 
 Bilişsel bilim
 Bulanık mantık
 Derin öğrenme yazılımlarının karşılaştırılması
 Yinelemeli sinir ağı
 Evrişimli sinir ağları
 Hücresel yapay sinir ağları
 Genetik algoritma
 Genetik programlama
 Naive Bayes sınıflandırıcısı
 Sinirbilim
 Yapay yaşam
 Yapay zeka
 Tensorflow

 Kaynakça 

 Çetin Elmas (2012), Yapay Zeka Uygulamaları, Yapay Sinir Ağları – Bulanık Mantık– Genetik Algoritma, Ankara: Seçkin Yayinevi ISBN 9789750216961
 Ercan Öztemel (2006), Yapay Sinir Ağları, Istanbul: Papatya ISBN 9789756797396
 Şeref Sağıroğlu, "Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları I : Yapay Sinir Ağları", Ufuk Kitabevi, Ağustos 2003.

 Dış bağlantılar 
  Yapay Sinir Ağlar websitesi

Kategori:Sibernetik
Kategori:Makine öğrenimi
Kategori:İstatistiksel sınıflandırma
Kategori:Hesaplamalı nörobilim
Kategori:Berimsel istatistik
Kategori:Yapay sinir ağları
Kategori:Sınıflandırma algoritmaları
Kategori:Pazar araştırması
Kategori:Matematiksel psikoloji
Kategori:Matematiksel ve kantitatif metodlar (ekonomi)