FANN Kullanımı 2

Önce Hatırlayalım Neler yapmıştık ; YSA oluşturduk, Eğittik, Çalıştırdık ve tekrar kullanabilmek için kaydedip yüklemeyi öğrendik
Eveet çooooook ! yoğun istek üzerine devam ediyoruz

5) Test Etmek : Eğittiğimiz YSA yı test etmek gerekmektedir Eğitim için kullandığımız verinin % 10 - 30 arasındaki bir miktarda veriyle YSA test edilir ve Hata faktörüne bakılır. Öncelikle aynı Eğitim verisi için kullandığımız dosya yapısında bir dosya hazırlanır ve fann_read_train_from_file fonksiyonuyla yüklenir. Bundan sonra tek yapacağınız fann_test_data fonksiyonunu çağırmak. işi bitincede fann_destroy_train ile hafızdaki yerleri boşaltmak

Mesela :
struct fann_train_data *dt;
dt=fann_read_train_from_file("test.dat");
ann=fann_create_from_file("aproje.net");
fann_reset_MSE(ann);
fann_test_data(ann,dt);
printf("\n Test Sonucu MSE : %f \n\n", fann_get_MSE(ann) );
fann_destroy_train(dt);

MSE (Mean Square Error) dediğimiz şey ortalama karesel hata yani bizim YSA mız yaptığı - Eğitim yada Test - işte istenenle hesaplanan değerler arasındaki - Hata - farklarının karelerinin ortalaması gibi birşey

void fann_reset_MSE(struct fann *ann)
MSE değerini sıfırlar

float FANN_API fann_get_MSE(struct fann *ann)
MSE değerini okur


6) Diğer Faydalı Fonksiyonlar

Eğitim Algoritmalarını ayarlayanlar
enum fann_train_enum fann_get_training_algorithm(struct fann *ann)
Kullanılan Eğitim metodunu okur
void fann_set_training_algorithm(struct fann *ann,enum fann_train_enum training_algorithm)
* Eğitim metadunu değiştirir.

Eğitim metodları ise FANN_TRAIN_INCREMENTAL, FANN_TRAIN_BATCH, FANN_TRAIN_RPROP, FANN_TRAIN_QUICKPROP olarak 4 çeşittir. Metodların detayı için kitaplara yada google müracaat edilsin

* Öğrenme hızını ayarlayanlar

float fann_get_learning_rate(struct fann *ann)
kullanılan öğrenme hızını döndürür.
void fann_set_learning_rate(struct fann *ann, float learning_rate)
Öğrenme hızını ayarlar. Öğrenme hızı için geçerli Normal Değer 0.7
Bu fonkisyonları FANN_TRAIN_RPROP metodu için kullanamıyoruz

* Aktivasyon Fonksiyonlarını Ayarlayanlar
Daha önce geçmişti
Gizli katman için
fann_set_activation_function_hidden(
struct fann * ann,
enum fann_activationfunc_enum activation_function
)
Çıkış katamanı için
fann_set_activation_function_output(
struct fann * ann,
enum fann_activationfunc_enum activation_function
)

kullanılır

Aktivasyon fonksiyonlarıda ; FANN_LINEAR,FANN_THRESHOLD,FANN_THRESHOLD_SYMMETRIC,FANN_SIGMOID, FANN_SIGMOID_STEPWISE, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC, FANN_GAUSSIAN, FANN_GAUSSIAN_SYMMETRIC, FANN_ELLIOT, FANN_ELLIOT_SYMMETRIC, FANN_LINEAR_PIECE, FANN_LINEAR_PIECE_SYMMETRIC gibi pek çok çeşit var detayı için bakınız

Bu yazının devamı olacak mı ? Kısmet, yazının devamı olarak basit bir uygulama yazmayı düşünüyorum. Şu an için aklımda bir uygulama yok fikrilerinize açığım. Hatta "Şu konuda elimde datalar var onları kullanabilirsiniz " derseniz büyük kolaylık olur.