Yazar
Zakaryazad, Ashkan, Duman, Ekrem, Kibekbaev, Azamat
Basım Tarihi
2015
Basım Yeri
-
Dünya Bilim, Mühendislik ve Teknoloji Akademisi
Konu
Sinir ağı, Kâr temelli sinir ağı, Karesel hataların toplamı (SSE), MBO, Gradyan iniş
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2-s2.0-84969988953
Kayıt Numarası
256064fb-5586-4bbc-915b-1ec8fce51399
Lokasyon
Endüstri Mühendisliği
Tarih
2015
Notlar
Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin
Tipik bir sınıflandırma tekniği, bir veri setindeki örnekleri, bir (pozitif) sınıfa ait olma olasılığına göre sıralar. Kredi kartı (CC) dolandırıcılık tespit modeli, işlemleri dolandırıcılık olasılığına göre sıralar. Aslında bu yaklaşım sıklıkla eleştiriliyor çünkü firmalar dolandırıcılık olasılığını değil, dolandırıcılık işlemini tespit etmenin karlılığını veya maliyetini önemsiyor. Bu çalışmanın en önemli katkısı model oluşturma aşamasında kar maksimizasyonuna odaklanmaktır. Bu çalışmada önerilen yapay sinir ağı, tahmin hatasını en aza indirmek yerine kar maksimizasyonu esasına göre çalışmaktadır. Ayrıca bazı çalışmalar, diğer gradyan tabanlı algoritmalara benzer şekilde geri yayılım algoritmasının genellikle yerel optimumlara sıkıştığını ve sürü tabanlı algoritmaların bu konuda daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bu çalışmada, literatüre yeni giren Göçmen Kuşlar optimizasyonunu (MBO) kullanarak kar maksimizasyon YSA'mızı eğitiyoruz.
Cilt
2
