Karmaşik Değerlikli Sinir Ağlari Için Bir Yazilim Araci: CV-ANN

Abstract

Complex valued artificial neural networks (CVANN); is a kind of artificial neural network of which parameters such as weight, threshold, input and output consisting of complex numbers. In recent years, CVANN has increasing interest because CVANN gives better results in nonlinear signal processing and image processing problems. There has been no software introduced in the literature for CVANN yet. In this study, CVANN software (CV-ANN), which is developed with object-oriented programming language C#, is presented. In this software tool which is designed with a user-friendly interface, user can set the parameter values of CVANN. Changes in neural network output with respect to entered parameter values are showed graphically. Developed software can facilitate the work of researchers in academic and scientific studies. At the same time, this software can be useful as an educational tool in the sense of making the working mechanism of CVANN clearer. CV-ANN is tested on XOR problem which is a standard test and CV-ANN proves its reliability performing the classification with the accuracy obtained by the same algorithm in the literature. © 2015 IEEE.

Karmaşık değerlikli yapay sinir ağları (KDYSA); ağırlık, eşik değeri, giriş ve çıkış gibi parametreleri karmaşık sayılardan oluşan bir yapay sinir ağı türüdür. Son yıllarda doğrusal olmayan sinyal işleme ve görüntü işleme problemlerinde daha iyi sonuçlar verdiği için, bu ağlara olan ilgi giderek artmaktadır. KDYSA için henüz literatürde tanıtımı yapılan bir yazılım bulunmamaktadır. Bu çalışmada nesne yönelimli programlama dili olan C# ile geliştirdiğimiz KDYSA yazılımı (CV-ANN) tanıtılmaktadır. Kullanıcı dostu bir ara yüze sahip olarak tasarlanan bu yazılım aracında KDYSA’nın parametre değerlerini kullanıcı belirleyebilmektedir. Girilen bu parametre değerlerine göre sinir ağı çıkışındaki değişiklikler grafiksel olarak gösterilmektedir. Gerçekleştirilen yazılım akademik ve bilimsel çalışmalarda araştırmacıların işini kolaylaştırabilir. Aynı zamanda KDYSA’ların çalışma mekanizmasını daha anlaşılır hale getirmesi anlamında bir eğitim aracı olarak da bu yazılımdan yararlanılabilir. CV-ANN, standart bir test olan XOR problemi üzerinde denenmiş ve literatürde aynı algoritma ile elde edilen doğrulukta sınıflandırma gerçekleştirerek güvenilirliğini ispatlamaktadır.