Kompleks değerli yapay sinir ağları için yeni aktivasyon fonksiyonlarının tanımlanması

Kompleks değerli yapay sinir ağı (KDYSA), ağırlıkları, eşik değerleri, giriş, çıkış sinyallerinin tamamı kompleks sayılardan oluşan sinir ağlarıdır. KDYSA, kompleks sayılara sahip verileri doğrudan işlemek için geliştirilmiştir. Kompleks sayılara sahip verileri içeren problemlerin çözümünde, bilinen yöntem kullanıldığında, kompleks olan verinin reel ve imajiner kısımları için ayrı ayrı YSA uygulanması gerekmektedir. Hâlbuki aynı problem için KDYSA uygulandığında veriler üzerinde, reel ve imajiner kısımları ayırmaya gerek kalmadan, doğrudan işlem yapabilmektedir. Böylelikle problemlerin işlem zamanının azaldığı gibi ağın da doğruluk oranının arttırıldığı görülmüştür. KDYSA radar görüntüleme, telekomünikasyon, Fourier dönüşümü ile görüntü işleme ve karmaşık sayılarla uğraşan anten tasarımı gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu işlemleri yapan yapay sinir ağlarının performansı bazı faktörlere göre değişme göstermektedir. Bunlar; verilerin normalizasyonu, öğrenme oranı, başlangıç ağırlıkları ve uygun aktivasyon fonksiyonunu seçimi olarak sıralanabilir. Bu faktörlerden en önemlisi uygun aktivasyon fonksiyonunun seçimidir. Bir aktivasyon fonksiyonunun seçimi, kompleks geriye yayılım algoritmasının yakınsamasını ve genel oluşum özelliklerini belirler. Yapay sinir ağlarında aktivasyon fonksiyonun seçimi, eğitim dinamikleri ve görev performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu tez çalışmasında, KDYSA performansını arttırmak ve eğitim süresini kısaltmak için yeni kompleks aktivasyon fonksiyonları tanımlanmıştır. Bu fonksiyonlar; kompleks swish, kompleks modifiye swish, kompleks e-swish ve kompleks düzleştirilmiş t-swish olarak isimlendirilmiştir. Yeni tanımlanan bu aktivasyon fonksiyonlarını kullanan ağların performansı, literatürde sıklıkla çözülen Exclusive-OR (XOR), Simetri ve Kanal dengeleme problemleri üzerinde değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.