Fonksiyon yaklasimi probleminde esnek kucuk dunya aglarinin topolojik degisiminin performansa etkisi
Ileri yonlu yapay sinir aglari performansi topolojiyle dogrudan iliskilidir. Son yillarda, topolojik degisikliklerle ag performansinin artirilmasi uzerine yapilan calismalar cok onemli bir surec haline gelmistir. Bu nedenle, noronlar arasi sinaptik baglantilarin degistirildigi bir yaklasim olan kucuk dunya ag modeli gelecek calismalar icin onemli bir yere sahiptir. Bu calismada, fonksiyon yaklasimi problemleri icin esnek kucuk dunya ag modelinin katmansal ve noronal degisimlerle performansinin nasil degistigi arastirilmistir. Elde edilen sonuclar gosterdi ki, geleneksel esnek yapay sinir agi topolojisine gore esnek kucuk dunya aginin performansi cok daha fazla iyilestirdigi ve katman sayisinin artirilmasinin ag performansina ciddi katki sagladigi gozlemlenmistir. Diger taraftan, katman sayisi ile birlikte gizli katman noron sayisinin artirildikca performansa negatif etki ettigi gorulmustur. Bu baglamda, coklu gizli katmana sahip esnek kucuk dunya aglarinin fonksiyon yaklasimi probleminin cozumunde pozitif etki ettigi gosterilmis ve ozellikle bu modelin gelecekte derin noron aglari performansinin gelistirilmesinde anahtar rol oynayacagi vurgulanmistir.