matlab yapay sinir agları yardımmm

quote:

Orijinalden alıntı: technologist

Matlabte nntool yazarsan neural network toolbox arayüzü gelir. Buraya giriş verilerini, eğitme verilerini (hangi öğrenme algoritması kullanıyorsan) girip istediğin/tasarladığın yapay sinir ağını kurup eğitebilirsin, eğitme sonucu çıkış ağırlıklarını görebilir, test verisi girerek ağını test edebilirsin. Sorduğun soru çok genel nerde takıldığını ayrıntılı biçimde yazarsan daha çok yardımcı olabiliriz.

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

elimde tek kişiden 11 ayrı foto var ve her foto dan da 10 tane sayısal değer var . toplam kısı sayısı 8 .bu değerleri yapay sınır ağına nasıl gireceğimi bulamıyorum. söylediğiniz nntool da yapmaya çalıştım gene olmadı. yardım ederseniz çok sevinecem.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

elimde tek kişiden 11 ayrı foto var ve her foto dan da 10 tane sayısal değer var . toplam kısı sayısı 8 .bu değerleri yapay sınır ağına nasıl gireceğimi bulamıyorum. söylediğiniz nntool da yapmaya çalıştım gene olmadı. yardım ederseniz çok sevinecem.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: aspci

Nasıl yani gireceğimi bulamadım derken? Sorununuz size nasıl bir ağ gerektiğini bilmemeniz olabilir. help nntool yazın veyahttp://www.mathworks.com/help/toolbox/nnet/nntool.html linkini takip edin, ihtiyacınız olan tüm bilgileri bulacaksınız.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

Ben 10 tane foto war bır kısıden 5 tanesını eğitmek için düşündum rbf ağını düşündüm onun üstüne baya araştırdım ama anlayamadım nasıl kodlayacagımı (mlp ağınıda araştırıyım ). Ama yapamadım . anlamadığım nokta buldugum tüm değerleri aga nasıl girecegim bilemiyorum .yada tüm değerleri nasıl bir araya getirecem ? tabi eğitirken nasıl olacak . yapay sinir ağları dersi almadım

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: technologist

Dersi almamış olman senin için büyük dezavantaj matlabte nasıl giriş yapacağını filan bulursun yaparsın ama sonuçları yorumlaman ve ağı daha başarılı hale getirebilmen için müdahale edemeyebilirsin. Ben sana burdan elimden geldiğince yazayım.
1. Önce verilerin elinde ise bunları bir excel dosyasında veya text dosyasında güzelce yazısız biçimde listele ve bu dosyayı matlabe okut. ( örrneğin 10 özellikle 88 tane verin var Matlabte bu 88x10 bir matris olarak tanımlansın. İstersen elle yaz ama uğraşma excelden okut )
2. Matlabte command window ortamında "nntool" yaz >Enter ... Önüne bir hazır toolbox gelecek.
3. Matlabte tanımladığın verileri toolbox a import et.
4. bu toolbox karıştırırsan göreceksin bir sürü ağ seçeneği var. Burdan new network tanımlayacaksın. önüne seçenekler gelecek ağin girişi ne olsun hedef veriler neler öğrenme algoritması ne olsun ağ kaç katmandan oluşsun 1. katman kaç nöron gibi liste gibi önüne çıkacak burdan ağını tasarlayacaksın.
5. Tasarladığın ağın içine girince orda sekmeleri karıştır. Ordada girişlerini belirle hedeflerini belirle kaç iterasyon yapılacak öğrenme oranı ne momentum (varsa) katsayısı kaç istenilen minimum hata hedef katsayısı bunları gireceksin ve train diyeceksin
6. Matlab bu sırada girdiğin özellikteki ağı eğitecek ve sana grafikler öğrenmedeki hatayı gösteren grafiği karşına çıkaracaktır. Sonra buradan verileri export ederek ağırlıkları, çıkış verilerini alabilirsin.

Yazıyla bu kadar anlatılıyor. Kolay gelsin.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

çok saolasın teşekkur ederim denemeye başlıcam hemen . Ben yüz tanımada yuzu bulmak felan zor sanardım ama yapay sınır ağları daha zor geldı walla...

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

arkadaşlar yapay sinir ağlarından newrb yi kullandım ama sistemin performansı yüzde 30 larda çıkıyor değerleri ile oynadım ama 30 u geçmedi hiç :(:(:( acaba neden böyle oldu anlamadım. goal ve sp değerleri ile de oynadım ama olmadı . değerleri seçmek içinde pca uyguladım ama . kafam da çok karıştı arkadaşlar yardımıza ihtiyacım war..

eg = 5; % sum-squared error goal
sc = 1; % spread constant
[net,tr] = newrb(finalTrainingData,trainingLabels,eg,sc);

finalTestingData = rowFeatureVector*rowAdjustTestData;% = 7xN


y = round(sim(net,finalTestingData));
trueLabels = testingLabels;

disp(['Classifier performance: ' num2str(round(sum(y==trueLabels)/length(y)*100)) '% correct detection...'])

classificationPerformance = round(sum(y==trueLabels)/length(y)*100);

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: technologist

Sistemin performansı derken;
- Eğitme kümesini öğrenme oranı mı?
- Eğitme sonrası test işlemi doğruluk başarı oranı mı?

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

Eğitme sonrası test işlemi doğruluk başarı oranı :(:(:(

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: technologist

Olası sebepler:
Eğitme verisine örnekler homojen dağıtılmamış olabilir.
Ağ tam öğrenmemiş olabilir. Kaç iterasyon yapıyorsun? Öğrenme oranı ve momentum katsayın kaç (MLP için geçerli) ? Eğitimi hangi hata oranına kadar sürdürüyorsun?
El tanıma için uygun öğrenme algoritması kullanmıyor olabilirsin. Bunuda bi araştır derim.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

arkadaslar nerde hata yapıyorum bulamıyorum :(:(:( Matlab da çok iyi değilim de. yazdığım kodun newrb kısmı aşagıdaki gıbı.

10 tanae tranıng için 5 resimde testing için hazırladım

eg = 0.01; % sum-squared error goal
sc = 1; % spread constant
[net,tr] = newrb(finalTrainingData,trainingLabels,eg,sc);

sonra çalıştırınca aşağıdaki gibi komutlar çıkıyor . Tabi traning with newrb grafiğide çıkıyor performance=0.014041 Goal is 0.01 yazıyor işlem bitince .

NEWRB, neurons = 0, MSE = 21.25
NEWRB, neurons = 25, MSE = 5.62492
NEWRB, neurons = 50, MSE = 3.84267
NEWRB, neurons = 75, MSE = 3.27841
NEWRB, neurons = 100, MSE = 2.82147
NEWRB, neurons = 125, MSE = 2.36167
NEWRB, neurons = 150, MSE = 1.72591
NEWRB, neurons = 175, MSE = 1.4264
NEWRB, neurons = 200, MSE = 1.04101
NEWRB, neurons = 225, MSE = 0.872306
NEWRB, neurons = 250, MSE = 0.523469
NEWRB, neurons = 275, MSE = 0.333151
NEWRB, neurons = 300, MSE = 0.207619
NEWRB, neurons = 325, MSE = 0.0637487
bu işlem 16 kere tekrarlanıyor.


Sonra guı da yapınca yanlış eşleme yapıyor resimleri . newrb deki goal ve spread değerleri ile oynuyorum ama gene resimleri yanlış eşliyor. acaba bu performance değeri kaç gibi olmalı arkadaslar. neden olmuyor anlamıyrum yardım plzzz

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: technologist

Öğrenme oranını 0.2-0.8 arası seç, bir eğitim en az 200 iterasyondan oluşsun. Bana eğitim adımların az gibi geldi.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

arkadaşlar yapay sinir ağında performans değeri her seferinde farklı çıkması( yada çıkış değeri her seferinde farklı çıkıyor) normal mi acaba ??? neyi unutuyorum acaba ???

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: technologist

Başlangıç ağırlıklarını rastgele veriyorsan ve az iterasyon yapıyorsan sonucun farklı çıkması normal.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

technologist çewap verdiğin için tekrardan teşekkür ederim...Başlangıç ağırlıklarını nasıl ayarlıcam öğlenden beri araştırıyorum ama bir gelişme gösteremedim.

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

arkadaşlar yapay sinir ağında başlangıç ağırlıklarını nasıl ayarlıya bilirim ??? yada bias la weight ??? uğraşıyorum ama olmuyor . sistemi çalıştırdığımda farklı değerler veriyor :(:(:( plzzz help me


net = newff(minmax(p),[8 1],{'logsig' 'purelin'},'trainlm' );

% net.LW{2,1} = net.LW{2,1}*0.01; %weights initialization
% net.b{2} = net.b{2}*0.01; %biases initialization
% net.IW{1,1};
% net.b{1};


net.performFcn='mse';
Net.trainParam.show=5 ;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;


[net,tr]=train(net,trainingData,trainingLabels);

y = sim(net,testingData);

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: ozzzgs

selam herkeze... yapay sinir ağında yardımınıza ihtiyacım war arkadaşlar. Bias ve weight nasıl olacak ... help me plzzz

net = newff(minmax(p),[8 1], { 'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');


net.trainParam.epochs =1000;
net.trainParam.goal=0.2;
net.trainParam.show = 150;
net.trainParam.lr=0.01;


net.LW{1}
net.IW{2}
net.b{2}
net.b{1}
.......
geri kalanlarıda yazıyorum ama sistemi her çalıstırdığımda farklı performance değerleri veriyor ve net.LW net.IW net.b değerleride farklı oluyor . bunları nasıl duzeltte bılırım arkadaşlar...

Alıntıları Göster