ARTIFICIAL NEURAL NETWORK | Mobile App Developer

All Posts All Posts

Category: ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Yapay Sinir Ağı ile XOR Kapısı (PIC Assembly)

ÖZET

Bu çalışmada, bir mikrodenetleyiciye yapay sinir ağını gerçekleyebilmesini sağlayacak bir program yazılması amaçlanmıştır. Hazırlanan yapay sinir ağı, program içerisine gömülü olan XOR doğruluk tablosuna göre eğitilir ve mikrodenetleyicinin giriş portlarından alınan giriş verilerini kullanarak çıkış üretir. Çalışmada, öğrenme metodu için geri yayılım metodu, aktivasyon fonksiyonu için basamak fonksiyonu, ağırlık güncellemeleri için Hebbian Kuralı kullanılmıştır. Geliştirilen uygulama, PIC Assembly dili ile PIC16F84 mikrodenetleyicisi için kodlanmıştır. Uygulama, öğrenme işlemini başarı ile gerçekleştirerek, denenen tüm giriş verileri için doğru sonuçlar üretmiştir.

1.GİRİŞ

XOR (özel veya) problemi sahip olduğu doğrusal olmayan yapı sayesinde sınıflama ve modelleme algoritmalarının test edilmesi ve başarılarının ölçülmesinde önemli bir ölçüttür. Çalışma XOR kapısının yanında farklı birçok amaçla da kullanılabilir. Çalışma bir sisteme dahil edilip, sistem ve mikrodenetleyiciye paralel veri girişi sağlanabilir. Giriş verilerini alarak eğitilen mikrodenetleyici, daha sonra kendi çıkış verileri ile sistemin çıkış verilerini karşılaştırabilir. Verilerin doğru olmaması gibi durumlarda sistemdeki hataları gidermede kullanılabilir.

Çalışmada yapay sinir ağı, 1 giriş, 1 ara ve 1 çıkış katmanlarından oluşur. Giriş katmanı ise 2 nöron ve 1 bias olmak üzere 3 giriş, 3 ara nöron ve 1 çıkış nöronundan oluşur. Giriş nöronu dışındaki nöronlar için bir aktivasyon fonksiyonu vardır. Her nörondan diğer nörona giden bir bağlantı bulunur ve bu bağlantının bir ağırlığı vardır. Her bir giriş ile ona ait ağırlık değeri çarpımlarının toplanmasına toplama işlevi denir. Nöronların değerleri aktivasyon fonksiyonu ile belirlenir. Çıkış nöronunda elde edilen değer ile hedef değer farklı ise geri yayılımlı olarak ağırlıklar tekrar hesaplanır ve öğrenme gerçekleştirilir. Öğrenme işlemi için çalışmada Hebbian Kuralı uygulanmıştır. Böylece her bağlantıdaki ağırlık güncellenerek baştan hesaplanır ve işlem hedef sonuca ulaşana kadar devam eder. Uygulamadaki hedef sonuçlar için XOR kapısının doğruluk tablosu kullanılmıştır.

XOR kapısından gerçekleştirilmeden önce ilk olarak tek nöronlu yapay sinir ağı gerçekleştirilmiştir. Giriş verisi rastgele bir ağırlık ile çarpılıp, belli bir eşik değerden geçirilmiş ve çıkış değeri elde edilmiştir. İkinci aşama olarak AND kapısı gerçekleştirilmiştir. AND mantık kapısının seçilmesinin nedeni, yapay sinir ağı ile öğrenmenin  kolay bir şekilde gerçekleşebilmesidir. AND kapısının kolay olmasını sağlayan durum, bir doğru ile kolaylıkla sınırlandırılabilmesidir. Bunun dışında AND kapısı için bias değerine ihtiyaç duyulmaz, böylece giriş sayısı değişmez ve daha az ağırlık değeri ile işlem gerçekleştirilir. XOR kapısından önce bu iki aşama tamamlanmıştır.

Uygulama sonuçları Tüm farklı giriş verileri, mikrodenetleyiciye aktarılıp elde edilen çıkış verileri doğruluk tablosu ile karşılaştırıldığında tüm sonuçların doğru olduğu gözlemlenmiştir.

Yapay Sinir Ağı ile AND Kapısı (PIC Assembly)

Bu çalışmada, bir mikrodenetleyiciye yapay sinir ağını gerçekleyebilmesini sağlayacak bir program yazılması amaçlanmıştır. Hazırlanan yapay sinir ağı, program içerisine 48. satırda bulunan hsonuc (Hedef Sonuç) isimli değişkene göre eğitilir ve program kodunun 44 ve 46. satırlarından alınan giriş verilerini kullanarak çıkış üretir. Çalışmada, öğrenme metodu için geri yayılım metodu, aktivasyon fonksiyonu için basamak fonksiyonu, ağırlık güncellemeleri için Hebbian Kuralı kullanılmıştır. Geliştirilen uygulama, PIC Assembly dili ile PIC16F84 mikrodenetleyicisi için kodlanmıştır. Uygulama, öğrenme işlemini başarı ile gerçekleştirerek, denenen tüm giriş verileri için doğru sonuçlar üretmiştir.

Çalışmada yapay sinir ağı, 1 giriş, 1 ara ve 1 çıkış katmanlarından oluşur. Giriş katmanı ise 2 nöron ve 1 bias olmak üzere 3 giriş, 3 ara nöron ve 1 çıkış nöronundan oluşur. Giriş nöronu dışındaki nöronlar için bir aktivasyon fonksiyonu vardır. Her nörondan diğer nörona giden bir bağlantı bulunur ve bu bağlantının bir ağırlığı vardır. Her bir giriş ile ona ait ağırlık değeri çarpımlarının toplanmasına toplama işlevi denir. Nöronların değerleri aktivasyon fonksiyonu ile belirlenir. Çıkış nöronunda elde edilen değer ile hedef değer farklı ise geri yayılımlı olarak ağırlıklar tekrar hesaplanır ve öğrenme gerçekleştirilir. Öğrenme işlemi için çalışmada Hebbian Kuralı uygulanmıştır. Böylece her bağlantıdaki ağırlık güncellenerek baştan hesaplanır ve işlem hedef sonuca ulaşana kadar devam eder.

Tek Nöronlu Yapay Sinir Ağı ve Proteus İsis Simülasyonu (16f84)

Bu slayt gösterisi için JavaScript gerekir.

Bu yazıda PIC assembly ile kodlanmış tek nörona sahip bir yapay sinir ağı oluşturulup, Proteus İsis programında simülasyonla gösterildi. Programda hedeflenen durum, giriş değeri 1 verilirse 0 sonucunu üreten, 0 verilirse 1 sonucunu üreten YSA oluşturmak. Tek nöronlu yapay sinir ağının özelliği, nörona giren giriş değerini belli bir ağırlık değeri ile çarpıp, eşik değere göre sonuç üretmektir. Örnek olarak giriş değeri olarak 0 değeri verilip ve bu değer 1 değerine sahip ağırlıkla çarpıldıktan sonra elde edilen sonuç olan sıfır değerini 0’a eşit ve küçük olan eşik değerle kıyaslansın. Sonuç olan 0 değeri ile eşik değerin kıyaslanması sonucunda true yani 1 değeri elde edilecektir. Çünkü sonuç 0 ve eşik değerde sıfıra eşit ve küçük olduğu için dönüş true olacaktır. Aynı durum için giriş değeri 1 olduğunda dönüş değeri 0 olacaktır. Böylece program için hedeflenen durum gerçekleşti.