Önsöz
Şekiller Listesi
Çizelgeler Listesi
Yapay Sinir Ağlarının İngilizce Karşılıkları
 

1.1. Akıl ve Zeka
1.2. Yapay Zeka
1.3. Yapay Sinir Ağları
1.3.1. Yapay Sinir Ağlarında Bilginin Depolanması ve Geri Alınması
1.3.2. Yapay Sinir Ağlarının Genel Kullanım Alanları
1.3.3. Yapay Sinir Ağlarının Beyin ile Karşılaştırılması
1.3.4. Yapay Sinir Ağlarının Yararları
1.3.5. Yapay Sinir Ağlarının Üstünlükleri ve Sakıncaları
1.3.6. Yapay Sinir Ağlarının Tarihçesi
1.3.7. Yapay Sinir Ağlarının Geleceği
1.3.8. Biyolojik Bir Beyin Sinir Hücresinin Yapısı
1.4. Bir Yapay Sinirin Ana Öğeleri
1.4.1. Girişler
1.4.2. Ağırlıklar
1.4.3. Toplama İşlevi
1.4.4. Etkinlik İşlevi
1.4.5. Ölçekleme ve Sınırlama
1.4.6. Çıkış İşlevi
1.4.7. Öğrenme
1.5. Kaynaklar
1.5.1. Genel Uygulamalar
1.5.2. İş ve Finans Uygulamaları
1.5.3. Bilim ve Tıp Uygulamaları
1.5.4. Bazı Mühendislik Uygulamaları
 

İkinci Bölüm
Yapay Sinir Ağlarının Oluşturulması

2.1. Yapay Sinir Ağlarının Oluşturulması
2.1.1. Bir Yapay Sinir Ağı
2.1.2. Katmanlar
2.1.3. İletişim ve Bağlantı Çeşitleri
2.1.4. Katmanlar Arası Bağlantılar
2.1.5. Sinirler Arası Bağlantı
2.2. Perceptron
2.2.1. Turing Makinesi ve Perceptron
2.3. Delta Kuralı
2.3.1. Delta Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek
2.3.2. Delta Kuralının Algoritması
2.4. İleri Beslemeli Ağlar
2.5. Geri Beslemeli Ağlar
2.6. Kaynaklar

3.1. Yapay Sinir Ağlarının Yapıları
3.2. Geri Yayılım Ağı
3.3. Delta Bar Delta
3.4. Genişletilmiş Delta Bar Delta
3.5. Daha Yüksek Düzeyli Sinir Ağı veya İşlevsel-Bağ Ağı
3.6. Hopfield
3.7. Boltzman Makinesi
3.8. Hamming Ağı
3.9. İki Yönlü Çağrışım Belleği
3.10. Yığın Ağı (Spatio-Geçici Model Ağı)
3.11. Öğrenme Vektör Nicelendirme Ağı
3.12. Karşı-Yayma Ağı
3.13. Olasılıksal Sinir Ağları
3.14. Uyarlanır Rezonans Ağı
3.15. Özörgütlemeli Harita Ağı
3.16. Yönlendirilmiş Rasgele Arama
3.17. Kaynaklar

4. YAPAY SİNİR AĞLARINDA ÖĞRENME
4.1. Danışmanlı Öğrenme
4.2. Öğrenme Kuralının Kavranması
4.3. Öğrenme Oranları
4.4. Öğrenebilen Algoritmaların Kavranması
4.5. Öğrenebilen Algoritmaların Gösterimi
4.6. Perceptron Öğrenme Kuralı
4.7. Delta Öğrenme Kuralı
4.7.1. Delta Öğrenme Kuralında Türev İşlemi
4.7.2. Delta Öğrenme Kuralı Algoritması
4.7.3. Yarı Doğrusal Etkinlik İşleviyle Delta Öğrenme Kuralı
4.8. Genişletilmiş Delta Öğrenme Kuralı
4.8.1. Genişletilmiş Delta Öğrenme Kuralı Algoritması
4.9. Geri Yayılımlı Öğrenme
4.9.1. Geri Yayılım Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek
4.9.2. Geri Yayılım Algoritması
4.9.3. Geri Yayılım Etkinlik (Aktarım) İşlevleri
4.9.4. Öğrenme Oranının Ağ Üzerindeki Etkisi
4.9.5. Momentum Teriminin Ağ Üzerindeki Etkisi
4.9.6. Gizli Katman Sinir Sayısının Ağ Üzerindeki Etkisi
4.9.7. Hata Farkı Değişkeninin Ağ Üzerindeki Etkisi
4.10. Kaynaklar</p>

5.1. Danışmansız Öğrenme
5.2. Karma Öğrenme Kuralı
5.2.1. Çevrim Dışı Öğrenme
5.2.2. Çevrim İçi Öğrenme
5.3. Yarışmacı Öğrenme
5.3.1. Örnekler
5.3.2. Algoritma
5.3.3. Sınırlamalar ve Uygulamalar
5.3.4. Sınıflama
5.3.5. Benzerlik
5.3.6. Yarışmacı Öğrenim Uygulamaları
5.4. Yarışmacı Sinirsel İşaretler
5.4.1. Yarışmacı Sinirsel İşaretler Algoritması
5.5. Özörgütlemeli Harita Ağı
5.5.1. Özörgütlemeli Haritanın Algoritması
5.5.2. Özörgütlemeli Harita Örneği
5.5.2.1. Özörgütlemeli Haritanın Eğitim Aşaması
5.5.2.2. Özörgütlemeli Haritanın Çağırma Aşaması
5.6. Kaynaklar

6.1. Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları
6.1.1. Endüstriyel Uygulamalar
6.1.2. Ulaştırma ve Havacılık Uygulamaları
6.1.3. Finans, Borsa ve Kredi Kartı Uygulamaları
6.1.4. Tıp, Biomedikal ve İlaç Sanayi Uygulamaları
6.1.5. İletişim Sanayi Uygulamaları
6.2. Geri Yayılım Ağı Uygulama Örnekleri
6.2.1. Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
6.1.2. Karakter Algılama
6.1.2.1. Uygulama İçin Geliştirilen Yapay Sinir Ağı
6.1.3. Yapay Sinir Ağı ile Bir Asenkron Motorun Stator Akımlarının Uyarlanabilir Denetimi
6.1.3.1. Uyarlanabilir Denetleyici Yapısı
6.1.3.2. Asenkron Motorun Stator Akımlarının Denetimi
6.3. Kaynaklar
Dizin