Yapay Sinir Aglar Epoch Nedir?
Yapay sinir aglar (YSA), bircok farkl problemi cozmek icin kullanlan karmask matematiksel modellerdir. Bu modelleri olusturmak ve calstrmak icin temel bir parametre olarak epoch ad verilen bir kavram kullanlr. Bu makalede, YSA epochlarnn ne oldugu, ne ise yaradg ve nasl kullanldg acklanmaktadr.
Epoch Nedir?
Epoch, YSA icin calsma zaman olarak dusunulebilir. Yani, YSAy bir veri kumesi ile egitirken, her epoch, kullanlan veriye bir kez uygulanan ogrenme admlarnn bir setidir. YSA, veri kumesini her epoch boyunca taramaya devam ederken, agn girisleri ve ckslar arasndaki baglantlarn kuvveti guncellenir.
Epochlarn Kullanm
Bir YSA'y egitmek icin, veri kumesini birkac kez taramak gerekir. Bu, epochlar kullanlarak yaplr. Ancak, her epoch'ta YSA'nn calsmas icin gereken say degisebilir. Ozellikle, YSA agnn buyuklugu, her bir epoch icin gereken sureyi etkileyebilir. Genellikle, epoch says, YSA'nn performansn arttrp arttrmadgn gormek icin egitim sona erdikten sonra degistirilir.
Epochlarn Avantajlar
En buyuk avantaj, YSA modellerinin olas hatalarn giderme imkan sunmasdr. YSA, her epoch'u tamamladkca, veri kumesindeki her bir ornek kullanlarak, her bir ogrenme admnn sonuclarnn etkisi goz onune alnarak, agn girisleri ve ckslar arasndaki baglantlarn kuvveti guncellenir. Boylece, YSA, epochlar arasnda daha dogru tahminler yapmaya baslar.
Epoch kullanmnn diger bir avantaj, YSA'nn egitim suresinin ksalmasdr. YSA, veri kumesini her epoch boyunca taramaya devam ederken, her epoch icin gereken sure ksalr. Boylece, YSA'nn egitim suresi, epoch says artsyla orantl olarak azalr.
Sonuc
Yapay sinir aglar icin, epoch, calsma zamannn bir olcusu olarak dusunulebilir. Epochlar, YSA'y egitmek icin veri kumesini birkac kez taramaya olanak tanr.
Yapay sinir aglar (YSA), bircok farkl problemi cozmek icin kullanlan karmask matematiksel modellerdir. Bu modelleri olusturmak ve calstrmak icin temel bir parametre olarak epoch ad verilen bir kavram kullanlr. Bu makalede, YSA epochlarnn ne oldugu, ne ise yaradg ve nasl kullanldg acklanmaktadr.
Epoch Nedir?
Epoch, YSA icin calsma zaman olarak dusunulebilir. Yani, YSAy bir veri kumesi ile egitirken, her epoch, kullanlan veriye bir kez uygulanan ogrenme admlarnn bir setidir. YSA, veri kumesini her epoch boyunca taramaya devam ederken, agn girisleri ve ckslar arasndaki baglantlarn kuvveti guncellenir.
Epochlarn Kullanm
Bir YSA'y egitmek icin, veri kumesini birkac kez taramak gerekir. Bu, epochlar kullanlarak yaplr. Ancak, her epoch'ta YSA'nn calsmas icin gereken say degisebilir. Ozellikle, YSA agnn buyuklugu, her bir epoch icin gereken sureyi etkileyebilir. Genellikle, epoch says, YSA'nn performansn arttrp arttrmadgn gormek icin egitim sona erdikten sonra degistirilir.
Epochlarn Avantajlar
En buyuk avantaj, YSA modellerinin olas hatalarn giderme imkan sunmasdr. YSA, her epoch'u tamamladkca, veri kumesindeki her bir ornek kullanlarak, her bir ogrenme admnn sonuclarnn etkisi goz onune alnarak, agn girisleri ve ckslar arasndaki baglantlarn kuvveti guncellenir. Boylece, YSA, epochlar arasnda daha dogru tahminler yapmaya baslar.
Epoch kullanmnn diger bir avantaj, YSA'nn egitim suresinin ksalmasdr. YSA, veri kumesini her epoch boyunca taramaya devam ederken, her epoch icin gereken sure ksalr. Boylece, YSA'nn egitim suresi, epoch says artsyla orantl olarak azalr.
Sonuc
Yapay sinir aglar icin, epoch, calsma zamannn bir olcusu olarak dusunulebilir. Epochlar, YSA'y egitmek icin veri kumesini birkac kez taramaya olanak tanr.