Geri Dön

Basit ve geri yayılımlı yapay sinir ağları, uygulama alanları

Simple artificial neural networks with back propagation, application areas

  1. Tez No: 121528
  2. Yazar: BAHADIR AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MAMMADAGHA MAMMADAV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: ADALİNE, Algoritma, Bilgi İşleme, Birim, Çıkış, Delta Kuralı, Esas Mimari, Geriye Yayınım, Giriş, Hata, İleri Besleme, Katman, MADALINE, Nöron, Öğrenme Kuralı, Perseptron, Saklı Katman, Veri Akış Yönü, Yapay Sinir Ağları, ADALİNE, Algorithm, Artificial Neural Networks, Backpropagation, Basis Architecture, Data Flow Direction, Delta Rule, Error, Feedforward, Hidden Layer, Input, Knowledge Processing, Layer, Learning Rule, MADALINE, Neuron, Output, Perceptron, Unit. II
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 187

Özet

oz Tezde yapay sinir ağlarının önemi, yapısı ve farklı mimarileri, geliştirilmiş öğrenme algoritmaları ve onların yardımı ile çözülebilen bazı uygulama problemleri incelenmektedir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this thesis studying, the importance of artificial neural networks and different architectures of those, to be improved learning algorithms of those, and some application problems that can be solved by helping of artificial neural networks have been examining.

Benzer Tezler

  1. Asenkron motor eşdeğer devre parametrelerine etki eden faktörlerin makine öğrenme yöntemleri ile belirlenmesi

    Determination of factors affecting induction motor equivalent circuit parameters by machine learning methods

    ABDULLAH CEM AĞAÇAYAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN TERZİOĞLU

  2. Koplanar iletim hatlarının yapay sinir ağı ile analizi

    Analysis of coplanar transmission lines by neural network

    BAHADIR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. BEKİR SAMİ TEZEKİCİ

  3. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  4. Vadeli işlem sözleşmelerinin fiyatlarının yapay sinir ağlarıyla tahmin edilmesi: VOB üzerine bir uygulama

    Forcasting prices of futures contracts using artificial neural networks: An application on TURKDEX

    AYŞEGÜL DUMLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeCelal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN AKTAŞ

  5. Türk müziği enstrümanlarının öznitelik vektörlerinin çıkarılması ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

    Obtaining the feature vectors of Turkish musical instruments and classification using artificial neural networks

    MEHMET HAŞİM AÇANAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AYAZ