The Meta-Heuristics Approaches in Training Feed-Forward Neural Networks

Sistem kimliklendirme ve modelleme için en yaygın kullanılan yapay zekâ tekniklerinden biri sinir ağlarıdır. Yapay ağları ile etkili sonuçlar elde etmek bir eğitim sürecine ihtiyaç duyulmaktadır. Meta-sezgisel algoritmalar pek çok gerçek dünya probleminin çözümünde başarılı şekilde kullanılmaktadır. Özellikle ağı eğitiminde, ağa ait parametrelerin optimizasyonu gerekmektedir. Son zamanlarda, bu amaçla meta-sezgisel kullanılmakta edilmektedir. Literatürde algoritma bulunmaktadır. algoritmaların performansları problem türüne göre farklılık göstermektedir. Bu çalışma kapsamında ileri beslemeli ağının arı koloni algoritması, parçacık sürü armoni arama, çiçek tozlaşma algoritması guguk kuşu arama gibi popüler değerlendirilmiştir. Uygulamalar XOR, 2-bit parity 3-bit problemleri kullanılmıştır. Tüm problemler edilen çözüm kalitesi yakınsama hızı açısından Genel olarak ilgili problemlerin çözümü tabanlı eğitiminin olduğu gözlemlenmiştir. En iyi ise bulunmuştur.