Nöronal Sinir Ağlarındaki Ağırlık Güncellemesi

Nöronal sinir ağlarında ağırlık güncellemesi, öğrenme sürecinin temel bir parçasıdır. Bu işlem genellikle aşağıdaki adımlar izlenerek gerçekleştirilir:

• Öncelikle çıktı hesaplanır: Sinir ağı, girdi verileriyle işlem yaparak bir çıktı üretir.
• Hata hesaplanır: Üretilen çıktı ile gerçek çıktı (hedef) arasındaki fark, hata olarak tanımlanır.
• Geri yayılım: Hata, ağdaki her bir nöron için geriye doğru yayılır ve her nöronun katkısı belirlenir.
• Ağırlık güncellemesi: Hata ve öğrenme oranı kullanılarak, ağırlıklar güncellenir. Bu, genellikle şu formülle yapılır:
  w' = w + η * ∇E
  Burada w mevcut ağırlık, η öğrenme oranı ve ∇E hata gradyanı anlamına gelir.

Bu adımlar tekrarlandıkça, sinir ağı girdi ile çıkış arasındaki ilişkiyi öğrenerek daha doğru tahminler yapabilir.