Geri Dön

Implementation of the backpropagation algorithm on İPSC/2 hypercube multicomputer system

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 11749
  2. Yazar: DENİZ ERCOŞKUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KEMAL OFLAZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1990
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği ve Enformatik Bilimler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

ÖZET GERİ YANSITMA ALGORİTMASININ İPSC/2 HYPERCUBE PARALEL İŞLEMCİSİNDE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ Deniz Ercoşkun Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Y. Doç. Dr. Kemal Of lazer Tarih 1990 Geri yansıtma, bazı yapay sinir ağı modelleri için geliştirilmiş bir öğrenme al goritmasıdır. Bu algoritma, özellikle bu tip sinir ağı modellerinin eğitilmesinde kullanılmaktadır. Temel geri yansıtma algoritmasının yavaş yakınsaması bu algoritmanın kullanımını küçük sinir ağlarıyla sınırlandırmıştır. Bu tez çalış masında geri yansıtma algoritması hypercube paralel işlemcisinde gerçekleştirilmiş ve bir dizi yapay sinir ağma uygulanmıştır. Bu çalışmanın diğer bir amacı, büyük yapay sinir ağları için bir simulasyon ve öğretim ortamı geliştirilmesidir. iv

Özet (Çeviri)

ABSTRACT IMPLEMENTATION OF THE BACKPROPAGATION ALGORITHM ON iPSC/2 HYPERCUBE MULTICOMPUTER SYSTEM Deniz Ercoşkun M.S. in Computer Engineering and Information Science Supervisor: Assist. Prof. Dr. Kemal Of lazer December 1990 Backpropagation is a supervised learning procedure for a class of artificial neural networks. It has recently been widely used in training such neural networks to perform relatively nontrivial tasks like text-to-speech conversion or autonomous land vehicle control. However, the slow rate of convergence of the basic backpropagation algorithm has limited its application to rather small networks since the computational requirements grow significantly as the network size grows. This thesis work presents a parallel implementation of the backpropagation learning algorithm on a hypercube multicomputer system. The main motivation for this implementation is the construction of a parallel training and simulation utility for such networks, so that larger neural network applications can be experimented with. ni

Benzer Tezler

  1. Hastalık teşhisi için bir yapay sinir ağları yazılımının tasarlanması ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of an artificial neural network software to diagnose disease

    KADİR TOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL SARITAŞ

  2. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  3. Implementation of pricing strategies by using artificial neural networks in liner shipping industry

    Düzenli hat taşımacılığı (liner) sektöründe yapay sinir ağları kullanarak fiyatlandırma stratejilerinin uygulanması

    CEREN AKMAN BIYIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    UlaşımDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TANYERİ

  4. Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları

    Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications

    SİNAN KARAMAHMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  5. FPGA üzerinde HYSA ve HYSA'ya özel öğrenme algoritmalarının birlikte gerçeklenmesi

    Implementation of CNN and CNN specific learning algorithms on FPGA

    ERDEM KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN