---

T.C. Haliç Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Mühendislik Fakültesi Bigisayar Mühendisliği

Karakter Tanıma Yüksek Lisans Tezi

Hazırlayan Metin Şahin

Tez Danışmanı Yrd. Doç. Dr. Murat BEKEN

Nisan, 2007 İstanbul
İçindekiler
Önsöz………………………………………………………………………….i
Tablolar Listesi………………………………………………………..vi
Şekiller Listesi ......................................................................................vii
Özet…………………………………………………………………………viii
Summary……………………………………………………………………x
Giriş ………………………………………………………………………….xii

Birinci Bölüm

1. Yapay Zeka ve Makina Öğrenmesine Genel Bakış………..1
1.1. Akıl ve Zeka…………………………………………………………...1
1.2. Yapay Zeka…………………………………………………………….1
1.2.1. Uzman Sistemler………………………………………………...2
1.2.1.1. Bilginin Temin Edilmesi………………………………..2
1.2.1.2. Bilgi Tabanı…………………………………………….2
1.2.1.3. Çıkarım Mekanizması…………………………………..2
1.2.1.4. Kullanıcı Ara Birimi……………………………………2
1.2.2. Bulanık Mantık………………………………………………….3
1.2.2.1. Bulanıklaştırma…………………………………………4
1.2.2.2. Bulanık Önerme İşlemi…………………………………5
1.2.2.3. Netleştirme……………………………………………...6
1.2.3. Genetik Algoritma………………………………………………6
1.2.3.1. Kromozom ve Gen……………………………………..7
1.2.3.2. Çözüm Havuzu…………………………………………7
1.2.3.3. Çaprazlama……………………………………………..8
1.2.3.4. Mutasyon……………………………………………….8
1.2.3.5. Uygunluk Fonksiyonu………………………………….8
1.2.3.6. Yeniden Üretim………………………………………...8
1.2.4. Yapay Sinir Ağları.……………………………………………..8
İkinci Bölüm

2. Yapay Sinir Ağları…………………………………………………...9
2.1. Yapay Sinir Ağlarının Genel Tanımı…………………………………..9
2.2. Yapay Sinir Ağı Tanımı ve En Temel Görevi…………………………9
2.3. Yapay Sinir Ağlarının Genel Özellikleri……………………………..11

2.3.1. Yapay Sinir Ağları Makine Öğrenmesi Gerçekleştirirler……..11
2.3.2. Programları Çalıştırma Stili Bilinen Programlama Yöntemlerine
Benzememektedir……………………………………………..11
2.3.4. Yapay Sinir Ağları Örnekleri Kullanarak Öğrenirler…………11
2.3.5. Yapay Sinir Ağlarının Güvenle Çalıştırılabilmesi İçin Önce
Eğitilmeleri ve Performanslarının Test Edilmesi Gerekmek-
tedir…………………………………………………………....11
2.3.6. Görülmemiş Örnekler Hakkında Bilgi Üretebilirler…………..12
2.3.7. Algılamaya Yönelik Olaylarda Kullanılabilirler……………...12
2.3.8. Şekil ( Örüntü ) İlişkilendirme ve Sınıflandırma Yapabilirler..12
2.3.9. Örüntü Tamamlama Gerçekleştirebilirler…………………….12
2.3.10. Kendi Kendini Organize Etme ve Öğrenebilme Yetenekleri
Vardır………………………………………………………..13
2.3.11. Eksik Bilgi İle Çalışabilmektedirler…………………………13
2.3.12. Hata Toleransına Sahiptirler…………………………………13
2.3.13. Belirsiz, Tam Olmayan Bilgileri İşleyebilmektedirler……....13
2.3.14. Dereceli Bozulma Gösterirler………………………………..13
2.3.15. Dağıtık Belleğe Sahiptirler…………………………………..13
2.3.16. Sadece Nümerik Bilgiler İle Çalışabilmektdirler……………14
2.4. Yapay Sinir Ağlarının Önemli Dezavantajları………………………..14
2.5. Yapay Sinir Ağları İle Neler Yapılabilir?.............................................15
2.6. Yapay Sinir Ağlarının Kısa Bir Tarihçesi…………………………….17
2.6.1. 1970 Öncesi Çalışmalar……………………………………….17
2.6.2. 1970 Sonrası Çalışmalar………………………………………19

Üçüncü Bölüm

3. Biyolojik Anlamda Sinir Ağları………………………………22
3.1. Biyolojik Sinir Hücreleri……………………………………………..22
3.2. Yapay Sinir Hücresi ( Proses Elemanı ) ……………………………..23
3.2.1. Girdiler………………………………………………………..24
3.2.2. Ağırlıklar……………………………………………………...24
3.2.3. Toplama Fonksiyonu………………………………………….24
3.2.4. Aktivasyon Fonksiyonu…………………………………….…25
3.2.5. Hücrenin Çıktısı……………………………………………….27
3.3. Yapay Sinir Ağının Yapısı……………………………………………27

3.3.1. Girdi Katmanı…………………………………………………27
3.3.2. Ara Katmanlar………………………………………………...28
3.3.3. Çıktı Katmanı………………………………………………….28
Dördüncü Bölüm

4. Matematiksel ve Şekilsel Olarak Yapay Sinir Ağları..30
4.1. Şekilsel Olarak Yapay Sinir Ağları……………………………………30
4.2. Matematiksel Olarak Bir Yapay Sinir Ağı Modeli……………………30

Beşinci Bölüm

5. Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Karakter Algılama.35
5.1. Algılama Yöntemi……………………………………………………..35
5.2. Karakterlerin Gösterimi ( Matris ve Dizi Olarak ) ……………………36

Altıncı Bölüm

6. Eğitim İçin Giriş İşlemi Dosyası… ……………………………....38

Yedinci Bölüm

7. Eğitim İçin Çıkış İşlemi Dosyası………………………………….40

Sekizinci Bölüm

8. Karakter Algılamaya Yönelik Olarak Hazırlanmış Olan Yapay Sinir Ağı Programının Akış Şeması…………..42
8.1. Programın Akış Şeması………………………………………………..42
8.2. Genel Anlamda Akış Şeması………………………………………….43

Dokuzuncu Bölüm

9. C#’da Hazırlanmış Olan Yapay Sinir Ağı Programı……..44

Onuncu Bölüm

10. Yapay Sinir Ağı Programı Çalışması Bilgileri…………..45
10.1. Birinci Uygulama Girişleri ve Sonuçları……………………….…..45
10.1.1. Girişler…………………………………………………..….45
10.1.2. Sonuçlar…………………………………………………….45
10.2. İkinci Uygulama Girişleri ve Sonuçları…………………………….47
10.2.1. Girişler……………………………………………………...47
10.2.2. Sonuçlar…………………………………………………….47
10.3. Üçüncü Uygulama Girişleri ve Sonuçları……….………………….49
10.3.1. Girişler……………………………………………………...49
10.3.2. Sonuçlar………………………………………………….…49

Onbirinci Bölüm

11. Yapay Sinir Ağılarına Ulaşım………………………………….51
11.1. Yapay Sinir Ağı Simulatörleri…………………………………….51
11.2. Yapay Sinir Ağları Bilgi Kaynakları……………………………...52

Sonuç ve Öneriler……………………………………………………53
Ek – 1…………………………………………….…………………………..55
Ek – 2………………………………………………………………………...70
Ek– 3………………………………………………………………………...84
Kaynaklar………………………………………………………......…100
Özgeçmiş………………………………………………………………..102

Özet

Girişte genel olarak zeka kavramı üstünde durulmuştur. Yapay zeka kavramından yapay sinir ağları konusuna geçilmiştir. Yapay sinir ağlarının kullanım amaçları, a-vantajları ve dezavantajlarından bahsedilmiştir. Bu aşamada yapay sinir ağları kavramının oluşumunu gerçekleştiren biyolojik sinir ağından söz edilmiştir. Yapay sinir ağlarının kullanıldığı alanlar ve uygulamaları söz konusu olmuştur. Yapay sinir ağlarının tarihsel gelişimi ve yapılan çalışmalar da dikkate alınmıştır. Ayrıca yapay sinir ağları kavramını oluşturan matematiksel fonksiyonlar göz önüne alınmıştır. Adım adım bu fonksiyondan çıkan formüller ile program kodlaması için temel yapı meydana getirilmiştir.

Yapay sinir ağlarını oluşturan işlem elemanları, giriş katmanı, ara katman ve çıkış katmanı ayrıntılı bir şekilde göz önüne alınmıştır. Bu aşamada, ağırlıklardan ve kullanılan transfer fonksiyonlarından bahsedilmiştir.Karakter tanımaya yönelik olarak geliştirilmiş ve C#’da kodlanan programın akış şeması verilmiştir. Programda kullanılan değişkenler ve matematiksel işlem yapısı da akış şemasında yer almıştır. Akış şemasının ardından yazılmış olan programın detayı
alınmıştır. Programın çalışması için gerekli olan bazı değişkenler program içinde tanımlanmış ve değerleri atanmıştır. Örneğin: ara katmandaki ve çıkış katmanındaki işlem elemanı sayısı gibi. İterasyon sayısı gibi bazı değişkenler ise programın çalışması aşamasında dışarıdan girilmiştir. Daha önceden Türk Alfabesi’ndeki 29 büyük ve 29 küçük harfe karşılık gelen matris yapısı hazırlanmış ve dosya olarak programın içinde yer almıştır. Bu girişlere karşılık olarak gelen çıkış matrisi de (dosya) programda tanımlanarak yer almıştır.Programda işlem elemanları üstündeki ağırlıklar ilk önce rasgele (random) alınmıştır.İterasyon sayısına kadar giriş ve çıkışlar birlikte değerlendirilip ağırlıklara son hali verilmiştir. Ayrıca programın bu aşamasından sonra belli periyotlarla oluşan hata sayısal olarak gösterilip grafiği de verilmiştir.Tez çalışması boyunca kullanılan bilgisayarda iterasyon sayısı en fazla 100000 değeri almıştır. Giriş olarak verilen harfe ait matris, programda değerlendirilip programın çıktısı olan ilgili büyük yada küçük harf, çıkışta görüntülenmiştir. Bütün bu işlemler boyunca kullanılan program konsol ortamında çalıştırılmıştır. Genel olarak yapay sinir ağları kavramı tekrar incelenip son aşamada karakter tanımanın hangi amaçlar için kullanılabileceği ve programın daha hızlı çalışabilmesi
için bazı önerilerde bulunulmuştur.

---