www.aliosmangokcan.com

Yapay sinir ağları ile yapılmış AND gate ve OR gate örneklerinden sonra sırada mantıksal kapılardan XOR gate var. Bu örnek de diğer çalışmalarda olduğu gibi Matlab'da fonksiyon komutları kullanılmadan hazırlanmıştır.

Boolean Mantığı nedir? 

Boolean Mantığı, Boolean Operatörleri olarak bilinen üç basit kelime etrafında toplanan bir cebir biçimidir: "Veya", "Ve" ve "Değil". Boolean Mantığının merkezinde, tüm değerlerin doğru veya yanlış olduğu fikri vardır. Lotame platformunda, Boolean Mantığının kullanımı, daha karmaşık hedef kitle tanımlarının oluşturulmasına izin vererek, izleyicilerin çok özel bir tanım kümesine göre oluşturulmasına olanak tanır. Bu makale, bireysel Boolean operatörlerinin kullanımlarını ve bunların izleyici oluşturmayla nasıl ilişkili olduğunu araştırıyor.

Boolean fonksiyonları, elektronik kapılar kullanılarak pratik olarak uygulanabilir. Bu durumun anlaşılması için aşağıdaki hususları sıralamak gerekmektedir. 

1- Elektronik kapılar güç kaynağı gerektirir.
2- Kapı GİRİŞLERİ iki nominal değere sahip voltajlar tarafından sürülür. örn. Sırasıyla mantık 0 ve mantık 1'i temsil eden 0V ve 5V.
3- Bir kapının ÇIKIŞInı yalnızca iki nominal voltaj değeri sağlar, örn. Sırasıyla mantık 0 ve mantık 1'i temsil eden 0V ve 5V. Genel olarak, bazı özel durumlar dışında bir mantıksal kapıda sadece bir çıkış vardır.
4- Girdi ile çıktı arasında her zaman gecikme olur.

XOR (eXclusive OR) Kapısı, girişindeki işaretler birbirinden farklı olduğu zaman çıkış olarak 1 verir, diğer tüm hallerde 0 verir ve a xor b = a'b+ab' şeklinde yazılır. 

a

b

Çıkış (y)

0

0

0

0

1

1

1

0

1

1

1

0

Tablo 1.1 XOR Kapısının doğruluk tablosu

 

1- Örneksel işlemlerle gerçekleştirilen XOR probleminin m-file kodları:

clear all

w1=rand; w2=rand; w3=rand; w4=rand; w5=rand;

wa=rand; wb=rand;

a=1; b=1;

x1=[0 0 1 1 ];

x2=[0 1 0 1 ];

d=[0 1 1 0 ];

alfa=0.03;

E=1;

s=0;

while (E~=0)

s=s+1;

for i=1:4

A(i)=w1*x1(i)+w2*x2(i)+a*wa;

if A(i)>0 C(i)=1;

else C(i)=0;

end

B(i)=w3*x1(i)+w4*x2(i)+C(i)*w5+b*wb;

else y(i)=0;if B(i)>0 y(i)=1;

end

e(i)=d(i)-y(i);

 

delta_w1=e(i)*x1(i)*w5;

delta_w2=e(i)*x2(i)*w5;

delta_w3=e(i)*x1(i);

delta_w4=e(i)*x2(i);

delta_w5=e(i)*C(i);

delta_wa=e(i)*w5;

delta_wb=e(i);

 

w1=w1+alfa*delta_w1;

w2=w2+alfa*delta_w2;

w3=w3+alfa*delta_w3;

w4=w4+alfa*delta_w4;

w5=w5+alfa*delta_w5;

wa=wa+alfa*delta_wa;

wb=wb+alfa*delta_wb;

end

E=sumsqr(e);

w=[w1 w2 w3 w4 w5 wa wb];

end

plot(y)

 

2- Toplu işlemlerle gerçekleştirilen XOR probleminin m-file kodları:

clear all

w1=rand; w2=rand; w3=rand; w4=rand; w5=rand;

wa=rand; wb=rand;

a=1; b=1;

x1=[0 0 1 1 ];

x2=[0 1 0 1 ];

d=[0 1 1 0 ];

alfa=0.03;

E=1;

s=0;

while (E~=0)

s=s+1;

for i=1:4

A(i)=w1*x1(i)+w2*x2(i)+a*wa;

if A(i)>0 C(i)=1;

else C(i)=0;

end

B(i)=w3*x1(i)+w4*x2(i)+C(i)*w5+b*wb;

if B(i)>0 y(i)=1;

else y(i)=0;

end

e(i)=d(i)-y(i);

 

delta_w1(i)=e(i)*x1(i)*w5;

delta_w2(i)=e(i)*x2(i)*w5;

delta_w3(i)=e(i)*x1(i);

delta_w4(i)=e(i)*x2(i);

delta_w5(i)=e(i)*C(i);

delta_wa(i)=e(i)*w5;

delta_wb(i)=e(i);

end

w1=w1+alfa*sum(delta_w1);

w2=w2+alfa*sum(delta_w2);

w3=w3+alfa*sum(delta_w3);

w4=w4+alfa*sum(delta_w4);

w5=w5+alfa*sum(delta_w5);

wa=wa+alfa*sum(delta_wa);

wb=wb+alfa*sum(delta_wb);

E=sumsqr(e);

w=[w1 w2 w3 w4 w5 wa wb];

end

plot(y)

 

Eğer kodları Matlab'da yazar çalıştırırsanız her iki yöntemin de ekran çıktsının aynı olduğunu görürsünüz. Umarım faydası olmuştur, bir sonraki matlab yapay sinir ağları uygulamasında görüşmek dileğiyle...

NOT : Sitede, yapay sinir ağı, yapay sinir ağları nelerdir, derin öğrenme nedir, deep learning nedir, bulanık mantık nedir, fuzzy logic nedir, yapay sinir ağları uygulamaları, makine öğrenmesi, yapay sinir ağı algoritmaları, makine öğrenmesi ve derin öğrenme, regresyon, machine learning nedir, matlab, matlab örnekleri, matlab machine learning gibi soruların cevaplarına yönelik içerikler yer almaktadır. Yapay sinir ağı’, ‘yapay sinir ağları nedir’, ‘derin öğrenme nedir’, ‘deep learning nedir’, ’bulanık mantık nedir’, ‘fuzzy logic nedir’, ‘yapay sinir ağları uygulamaları’, ‘makine öğrenmesi’, ‘yapay sinir ağı algoritmaları’, ‘makine öğrenmesi ve derin öğrenme’, regresyon, ‘machine learning nedir’, matlab, ‘matlab örnekleri’, ‘matlab machine learning’, 'artificial neural network', 'and kapısı ve ysa', 'and gate ysa', 've kapısı matlab', 'and gate ve kapısı', 'or kapısı ve ysa', 'or gate ysa', 'veya kapısı matlab', 'or gate veya kapısı', 'xor kapısı ve ysa', 'xor gate ysa', 'özel veya kapısı matlab', 'xor gate özel veya kapısı'

--->>> YSA ile OR Kapısı Problem Çözümü için TIKLAYINIZ <<<---

--->>> Matlab'da Analitik Yöntem & Euler Metodu karşılaştırması için TIKLAYINIZ <<<---  

--->>> YSA ile AND Gate Matlab Çözümü için TIKLAYINIZ <<<---