An easy approach for the selection of optimal neural network structure

Abstract

Investigation of an optimal topology and parameters of a high performing neural network is a labourintensive process. In this study, the possibility of obtaining the optimal network structure using a script was investigated. For this purpose, making use of a script coded in MATLAB® , all possible networks in the range of investigated network parameters were created and trained. In addition, the networks created with the help of the script were tested and the selected performance parameters (Absolute Average Deviation, Mean Squared Error, and Coefficient of Determination) were calculated. The network model studied was chosen as multilayer perceptron with a feed-forward back propagation algorithm. The investigated parameters of the selected network were number of neurons, training functions, and transfer functions. Additionally, the script was tested on three different data sets. The results indicate that the script can be successfully applied for identification of the network topology and the parameters to be used for the evaluation of the data obtained from kinetic researches.

Özet

Yüksek performansa sahip sinir ağının optimum topolojisinin ve parametrelerinin belirlenmesi emek-yoğun bir işlemdir. Bu çalışma kapsamında, optimum ağ yapısının bir kod yardımıyla belirlenmesi incelenmiştir. Bu doğrultuda, MATLAB® ile oluşturulan kod kullanılarak incelenen parametre aralığındaki sinir ağlarının oluşturulması ve eğitimi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, kullanılan kod yardımıyla elde edilen ağlar test edilmekte ve seçilen performans parametrelerinin (Mutlak Ortalama Sapma, Ortalama Karesel Hata ve Determinasyon Katsayısı) hesaplanmaktadır. Çalışma kapsamında, geri yayılımlı ileri beslemeli çok katmanlı sinir ağı yapısı model olarak seçilmiştir. Seçilen ağ yapısı için incelenen parametreler; sinir hücresi sayısı, eğitim fonksiyonu ve transfer fonksiyonu olarak belirlenmiştir. Bunlara ek olarak, oluşturulan kod üç farklı veri seti kullanılarak test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, oluşturulan kodun kinetik çalışmalar sonucunda elde edilen verilerin incelenmesinde kullanılacak ağ topolojisi ve parametrelerinin belirlenmesinde başarılı bir şekilde uygulanacağını göstermektedir.