KarcıFANN Yönteminin Yakınsama Kabiliyetinin Analiz Edilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKarcı, Ali
dc.contributor.authorHark, Hulya
dc.contributor.authorKarakurt, Meral
dc.date.accessioned2026-04-04T13:14:51Z
dc.date.available2026-04-04T13:14:51Z
dc.date.issued2025
dc.departmentİnönü Üniversitesi
dc.description.abstractYSA’ların optimizasyonunda yaygın kullanıma sahip tekniklerden gradyan iniş tabanlı geriye yayılım algoritmalarında, ağın çıktısı ile beklenen çıktı arasındaki hata hesaplanmakta ve bu hata geriye doğru yayılarak ağırlıklar güncellenmektedir. Ağırlıkların güncellenmesi işlemi, modelin öğrenme süresini ve performansını önemli ölçüde etkilemektedir. Gradyan iniş tabanlı algoritmalarda kullanılan öğrenme katsayısının çok büyük ya da küçük seçilmesi ezberleme, öğrenememe ve ağırlıkların yakınsamaması gibi problemlere neden olmaktadır. YSA’ların eğitimi aşamasında ağırlıkların, iterasyon sayısı arttıkça salınımlar yapmadan kararlı bir eğri çizmesi, başarılı bir öğrenme gerçekleştiğini ya da yerel minimum bir noktaya takıldığını göstermektedir. Bu ayrımı yapabilmek için ağırlık değişim grafikleriyle beraber ağın ürettiği hata değerlerine bakılmalıdır. Bu makalede, kesir dereceli türevle modelleri daha iyi ifade etmek ve YSA’larda karşılaşılan problemleri çözmek amacıyla kullanılan KarcıFANN yönteminin yakınsama, ezberleme durumu ve öğrenme performansına etkisi incelenmiştir. Sabit bir öğrenme katsayısı yerine kesir dereceli türevin kullanıldığı KarcıFANN yöntemi ile ADAM, Momentumlu GD ve SGD yöntemleri karşılaştırılmıştır. Türevlerin öğrenmeye olan etkilerini incelemek amacıyla XOR probleminin çözümü deneysel çalışmalarda ele alınmış ve yöntemlerin ağırlık değişimleri gözlemlenmiştir. MSE değerleri ve ağırlık değişim grafikleri incelendiğinde en başarılı yöntemin Momentumlu GD, ikinci başarılı yöntemin KarcıFANN yöntemi olduğu ve ADAM yönteminin de yerel bir minimum noktaya takıldığı görülmektedir.
dc.identifier.doi10.35234/fumbd.1661969
dc.identifier.endpage907
dc.identifier.issn1308-9072
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage897
dc.identifier.trdizinid1380407
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35234/fumbd.1661969
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1380407
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/107543
dc.identifier.volume37
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofFırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR_20250329
dc.subjectMatematik
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYapay Zeka
dc.titleKarcıFANN Yönteminin Yakınsama Kabiliyetinin Analiz Edilmesi
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu