Gündüz Can YILMAZ

Adaline modeli bundan önceki hazırlamış olduğum perseptron modeline oldukça benzer. Yine girdilerden çıktılar hespalanır ve bu çıktılardan da ağırlıklar belirlenir. Diğer modelde bulunan NET eşik değeri ile karşılaştırılırken, şimdi NET eşik değeri ile toplamı pozitif minegatifmi diye bakılır. Bu değişiklikleri yaparak, eski YSA sınıfımı kullanan bir adaline sınıfı hazırladım. En azından nasıl çalıştığını görmek isteyenler için faydalı olabileceğini düşünüyorum.

Sınıflar için gerekli dosyalar;
YSA Sınıfı için Buraya tıklayın
Adaline Sınıfı için Buraya tıklayın

İlk sınıf daha önce yazmış olduğum yapay sinir ağı sınıfı. Hem perseptron hem de adaline sınıflarım bu sınıf üzerinden çalışıyo. Aynı örnekleri her iki model içinde deneyebilrisiniz veya benim sizler için denediğim halini BURAYA TIKLARAYAK görebilrisiniz.

Sınıfı şu şekilde kullanıyoruz;

require_once('class-ysa.php');
require_once('class-adaline.php');
// gerekli dosyaları çağırdık
 
$yzeka=new adaline;
$yzeka->agirliklar(array(0.1,0.2));
$yzeka->esikDegeri(0.1);
$yzeka->ogrenmeKatsayisi(0.5);
// Yapay Sinir ağına ait özellikleri Belirttik. Ağırlıklar rand() verilebilir
 
$yzeka->ornek(array(1,0),-1);
$yzeka->ornek(array(0,1),1);
// ilk paramtre girdileri, ikincisi ise beklenen sonucu gösteriyor
 
$yzeka->ogren();
// Örnekleri yorumlayarak öğrenme gerçekleşiyor
 
$yzeka->iterasyonhtml();
// İterasyonları Göster
 
$yzeka->karar(array(1,1));
// x1=1, x2=1 için sonucu hesaplar
 

Adaline hücrelerinin birleşmesiyle ebraber biraz daha karmaşık bir yapıya sahip olan çok katmanlı sinir ağları oluşur. Umarım örnek olması amacıyla bir tane de çok katmanlı YSA yazmaya fırsat bulabilirim.