Artificial Neural Networks, Fitting

Kategori: MATLAB , 11 Ağustos 2019 , JanFranco


Bu yazımda MATLAB ortamında yapay sinir ağı modeli oluşturmayı ve train etmeyi göstereceğim. Yapay sinir ağları bir machine learning algoritmasıdır. Bu yazının amacı algoritmayı göstermek değil, bu algoritmanın MATLAB ortamında nasıl kullanılacağını göstermektir. Artificial Neural Networks hakkında Machine Learning ve Data Mining bölümlerinde detaylıca yazılar hazırlayacağım. Verisetini alalım:


load bodyfat_dataset.mat
Bodyfat veriseti MATLAB ortamında hazır bulunan bir veri kümesidir. load komutu ile direk olarak alınabilir. Data Mining bölümünde veri kümeleri ve incelenmesi ile ilgili detaylı yazılar paylaşacağım fakat dediğim gibi bu yazının amacı MATLAB ortamında sinir ağlarını kullanmak. Bağımlı ve bağımsız değişkenleri alalım:


inputs = bodyfatInputs;
outputs = bodyfatTargets;
fitnet() fonksiyonu ile yapay sinir ağı modelini kuralım. Daha sonra trainRatio, valRatio ve testRatio değerlerini belirleyelim:


net = fitnet([5 5], 'trainbr');
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
Burada fitnet() fonksiyonuna parametre olarak [5 5] ve trainbr parametrelerini gönderdik. 5, 5 değerleri gizli katmandaki node değerleridir. 13 - 5 - 5 - 1 şeklinde bir model oluşturduk. 'trainbr' parametresi ile Bayesian Regularization tekniğini kullanacağımı belirttik. train() fonksiyonu ile modeli eğitelim, sonuçları görelim:


[net, tr] = train(net, inputs, outputs);
outputTest = net(inputs);
error = gsubtract(outputs, outputTest);
performance = perform(net, outputs, outputTest);

neural networks

neural networks


Sonraki Yazı: Computer Vision, Plate Recognition Project
Yorumlar

Henüz bir yorum bulunmuyor.
Yorum bırakın