An Example of Classification Using a Neural Network Trained by the Zebra Optimization Algorithm

Emine, BaşBaş, Şaban2025-06-112025-06-1120242536-43832564-7873https://doi.org/10.33484/sinopfbd.1470329https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1291247/an-example-of-classification-using-a-neural-network-trained-by-the-zebra-optimization-algorithmhttps://hdl.handle.net/20.500.13091/10133Yapay zeka teknikleri eğitim, hesaplama ve tahmin yeteneklerine sahip geniş bir araştırma alanıdır. Bu teknikler arasında yapay sinir ağları (YSA) tahmin modeli olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. YSA sınıflandırıcılarındaki öğrenme algoritmaları YSA'nın başarısı üzerinde büyük önem taşımaktadır. YSA modeli genellikle gradyan tabanlı öğrenme modellerini kullanır. Ancak yerel aramada gradyan tabanlı öğrenme modellerinin dezavantajları nedeniyle son yıllarda yerini sezgisel tabanlı algoritmalar almaya başlamıştır. Sezgisel algoritmalar problem çözmedeki başarılarından dolayı son yıllarda birçok araştırmacının dikkatini çekmiştir. Bu çalışmada YSA ağlarının eğitimi için son dönemde önerilen Zebra Optimizasyon Algoritması (ZOA) incelenmiştir. Bu çalışmanın temel amacı sinir ağını ZOA kullanarak eğitmek ve algılayıcı sinir ağının duyarlılığını arttırmaktır. Bu çalışmada ZOA ile entegre yeni bir YSA ağı önerilmektedir. Bu çalışmada ZOA'ya temel oluşturan popülasyon büyüklüğü ve maksimum nesil sayısı parametre ayarlarının YSA ağı üzerindeki etkisini göstermek amacıyla detaylı bir parametre analizi yapılmıştır. Daha sonra YSA ağları için önemli olan katman sayısı, nöron sayısı ve çağ değerleri için parametre analizi yapılmıştır. Böyle ideal bir YSA ağı belirlendi. Bu ideal YSA modeli yedi farklı veri seti üzerinde çalıştırılmış ve doğru verileri tahmin etmede başarılı olmuştur. Ayrıca literatürden seçilen üç farklı sezgisel algoritma (Ceylan Optimizasyon Algoritması (GOA), Çayır Köpekleri Optimizasyonu (PDO), and Balıkkartalı Optimizasyon Algoritması (OOA)) aynı YSA modeli üzerine entegre edilmiş ve benzer koşullar altında çalışan ZOA ile entegre edilmiş YSA'nın sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen algoritmanın diğer algoritmalara göre sinir ağı katsayısı ile daha fazla yakınsamaya yol açtığını ortaya koymaktadır. Ayrıca önerilen yöntem sinir ağındaki tahmin hatasının azalmasına neden olmuştur.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessAn Example of Classification Using a Neural Network Trained by the Zebra Optimization AlgorithmZebra Optimizasyon Algoritması Tarafından Eğitilmiş Bir Sinir Ağının Kullanıldığı Sınıflandırma ÖrneğiArticle10.33484/sinopfbd.1470329