BASAMAK KORELASYON SİNİR AĞI (CASCADE CORRELATION NEURAL NETWORK)
Basamak Korelasyon ağı, yapay sinir ağları içerisinde yeni ve öğreticili/denetimli öğrenme algoritması olarak yer almaktadır. Bir ağın içindeki sabit topoloji de ağırlıkları ayarlamak yerine, Basamak Korelasyon ilk önce minimum ağ ile başlar, sonra otomatik olarak eğitir ve yeni gizli birimleri tek tek ekleyerek çok katmanlı bir yapı oluşturur. Eğer yeni gizli birim ağa eklenirse, giriş tarafındaki ağırlıklar dondurulur. Eklenmiş olan bu birim kalıcı bir hal alarak ağda özellik sezinleyici (feature-detector) olur ki bu durum daha karmaşık özellik sezinleyiciler için yeni çıkışlar üretme veya yeni yaratımlar için, olanak sağlar. Basamak Korelasyon yapısı var olan diğer algoritmalara nazaran bazı avantajlara sahiptir: çabuk öğrenir, ağ boyutuna ve topolojisine kendi karar verir, eğitim kümesi değişse dahi kurulmuş olan yapı kendini korur ve ağın bağlantıları aracılığıyla hata sinyallerinin hiçbiri geri yayılım gerektirmez.
Geri Yayılımlı Öğrenme Neden Yavaş?
Basamak Korelasyon öğrenme algoritması geri yayılım öğrenme algoritmasının getirdiği problemler ve kısıtlamalar yüzünden geliştirilmiştir (Rumelhart, 1986). En önemli kısıtlamalardan bir tanesi geri yayılımın örneklerden öğrenmesi sırasında yavaş adımla gerçekleşmesi olayıdır. Basit bir kıyaslama problemlerinde bile, bir geri yayılım algoritması örneklerden istenen davranışı binlerce kez epok öğrenmesi gerektirir Bir epok (epoch) eğitim örneklem kümesi üzerinde tek bir geçiş olarak tanımlanır. Eğer örneklem kümesi ne kadar büyükse geçiş o kadar zaman almaktadır). Fahlman ve Lebiere 1990 yılında geri yayılım algoritmasının neden yavaş olduğunu sorgulamışlar ve analizleri sonucu iki önemli problemi ortaya çıkarmışlardır. Adım-büyüklüğü (step-size) problemi ile hareketli hedef (moving target) problemidir. Fahlman ve Lebiere tarafından da kabul edilen bir gerçek şu ki; geri yayılım algoritmasının yavaş olma problemine etki eden başka faktörlerin de bulunduğu ama henüz tespit edilemediğidir (Fahlman ve Lebiere, 1990).
