Geri Dön

Hücresel sinir ağları (CNN) modelleri

Cellular neural networks (CNN) models

  1. Tez No: 121050
  2. Yazar: GÜNAY KURTULDU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

ÖZET Yapay nöral ağları, son 10 yıldır hızla artan bir ilginin odağı olmaktadır. Günümüzdeki kullanılan bilgisayarlar dijital devreler ile gerçeklenmesi çok zor olan bazı tür fonksiyonları insanlar ve hayvanlar kolaylıkla gerçekleştirilebilmektedirler. Bilim adamları bir yandan insan beyninin çalışmasını çözmeye çalışırken diğer yandan da edindikleri bilgilere yeni ve daha güçlü bilgisayarlar, makineler yapmaya çalışmaktadırlar. Bu tezde yapay nöral ağlar hakkında bazı genel bilgiler verildikten sonra nöral ağların özel bir türü olan Hücresel Nöral Ağlar konusu incelenecektir. Hücresel nöral ağlar, nöral ağ teorisindeki bazı boşluklar doldurulacak şekilde geliştirilmiş ve görüntü işleme ve tanıma problemlerine başarıyla uygulanmış analog, paralel devrelerdir. HNA'ların teorik yapısı incelendikten sonra çeşitli alanlardaki uygulamalarına da yer verilecektir. Bu tezde hücresel ağlar ile orijinal bir uygulama da gerçekleştirilecek, işaret işlemenin önemli problemlerinden biri olan İşaret Ayrıştırma problemi de yeni bir küme kalıbı bulunarak çözülmüştür.

Özet (Çeviri)

SUMMARY CELLULAR NEURAL NETWORKS AND APPLICATIONS Technology consists of the ideas that people see in the nature and try to ease the life of human beings. Many researchers have taken the examples from nature, animals and humans itself to build up machines, chemical materials, grow plants and even intelligent systems starting from the early ages. Building a machine that can think and behave like a human was always one of the main research issues in the history of mathematics and engineering. Mathematicians, physicians and psychologists produced many ideas on thinking machines but until the second half of 20th century they were not able to prove their ideas experimentally because of the barriers of technology. Semiconductor and microelectronic technology gave rise to the research on thinking machines and allowed the researchers to carry their ideas from paper to laboratory environment. Then, people realized that conventional circuits and computer theory was not the right answer to solve human like perception and decision problems. Even the fastest computers of the world were not able to recognize a simple object faster than an animal of high-class. Scientists turned to brain research to find the answer of the question“How does the brain work? ”. Several years of brain research showed that the brain was working in a completely different way than our conventional computer electronics, which is digital and sequential, brain was analog and parallel. Brain consists of an enormous number of simple cells, called neurons and neurons are working in a highly parallel structure. The elements of a simple neuron can be seen in Fig. 1. DENTRITE SYNAPSE Fig 1. Neuron vi VDKSEiCOGMJLTlfii fOJUBW

Benzer Tezler

  1. Tez No

    865619

    Cellular automata integrated with deep learning methods for feature extraction

    Derin öğrenme yöntemleriyle birleştirilmiş hücresel otomatlarla öznitelik oluşturma

    ÇAĞRI YEŞİL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ

  2. Tez No

    824101

    Artificial intelligence based resource allocation in cell-free networks

    Hücresiz ağlarda yapay zeka tabanlı kaynak tahsisi

    MERT DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA AYCAN BEYAZIT

  3. Tez No

    128903

    Hücresel rasgele yapay sinir ağları (HRYSA) ile görüntü işleme

    Image processing using cellular random neural network (CRNN)

    ERKAN DANACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BAYRAK

  4. Tez No

    467056

    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

  5. Tez No

    246160

    Hücresel sinir ağlarının şablon katsayılarının sayısal imgelerde kenar çıkarımı amacıyla farklı algoritmalar ile optimizasyonu

    Optimizing the cloning templates of cellular neural networks by different algorithms for edge detection in digital images

    HİLAL BENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD.DOÇ.DR. ALPER BAŞTÜRK

Geri Dön