Hebb Öğrenme Kuralı

Hebb öğrenme kuralı, YSA’ larda, en eski ve en basit öğrenme kuralıdır. Eğer birbirine bağlı iki nöron, aynı anda aynı işarete sahipse, bu nöronlar arasındaki ağırlık değeri artırılır.

Algoritması

0. Tüm ağırlıkları ilkle:

w(i)=0        (i=1 to n)

1. Her bir eğitim vektörü (s) ve hedef vektörü (t) için  2 -4 işlemlerini yap:

2. Giriş birimlerine eğitim vektörlerini al

x(i)=s(i)        (i=1 to n)

3. Çıkış birimlerine hedef vektörlerini al

y=t

4. Ağırlıkları güncelle:

w(i)_yeni=w(i)_eski+x(i)*y      (i=1 to n)

b_yeni=b_eski+y

Şimdi bir örnek üzerinden algoritmamızı işletelim. Bu örnekte AND fonksiyonunu, bipolar (yani 1 ve -1) temsille öğrenebilen bir Hebb Ağı geliştireceğiz.

x1 x2 b t
1  1  1  1
1 -1 1 -1
-1 1 1 -1
-1 -1 1 -1

Bu sinir ağının yapısından bahsedelim ilk önce. Bu ağ iki girişi (x1 ve x2) ve bir bias ve de bir çıkışı olan bir sinir ağıdır. Üç tane ağırlık bağlantısı (w1, w2, w3) vardır o halde.

Herşeyden önce ağırlıkların hepsine birden o  değerini atayalım.
(w1=0, w2=0, w3=0)

Şimdi ilk eğitim setimizi girelim ağa. (yani x1=1, x2=1 ve b=1 ve de t=1 olan eğitim setini)

x1 x2 b t w1 w2 w3
1   1  1 1  0   0   0

w1_yeni=w1_eski+x1*y

w1_yeni=0+1*1
w1_yeni=1

w2_yeni=0+1*1
w2_yeni=1

b_yeni=b_eski+y
b_yeni=1

Ağırlıklarımızın yeni değerlerini bulduktan sonra, ikinci eğitim vektörü içinde de aynı işlem yapılır.
Sonra üçüncü ve daha sonra da dördüncü eğitim seti için hesaplama yapılır.

Eğitim bittiği vakit w1=2, w2=2 ve b=-2 olmaldır.  Şimdi test edelim:

x1=1, x2=-1 olsun… Çıkış nöronuna net girdi=x1*w1+x2*w2+b  ise:
f_net=((1*2)+(-1*2)+(1*-2))=-2

f(f_net)= Eğer f_net>=0 ise 1; f_net<0 ise -1 dir. O halde çıkış değerimiz -1 olacaktır.

Bu problemi bir de polar (1 ve 0) değerler ile çözün bakalım.
Sonuca ulaşacak mısınız? Kolay gelsin.

Advertisements

Tags: , , , ,

One Response to “Hebb Öğrenme Kuralı”

  1. Burak Says:

    ellerine sağlık YSA konularında henüz çok yeniyim başlangıç için fikir edinmeye çalışıyorum. bir eğitme algoritmalarıdır gidiyor internet ortamında ama nasıl yapıldığı gösterilmiyor. bu bilgiler benim işime çok yarayacak eminim makale okumaya devam edeyim ben iyi çalışmalar…

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s


%d bloggers like this: