Geri Dön

Neural network topology optimization using estimation of distribution algorithms

Dağılım tahmini algoritmaları kullanarak en uygun yapay sinir ağı yapısının bulunması

  1. Tez No: 139395
  2. Yazar: BUĞRA BAŞARAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT AKIN
  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: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET DAĞILIM TAHMİNİ ALGORİTMALARI KULLANARAK EN UYGUN YAPAY SİNİR AĞI YAPISININ BULUNMASI Bir yapay sinir ağırım mimarisinin, genelleme performansının ve işleyiş hızının belirlenmesinde çok büyük önemi vardır. Bu yüzden her uygulamaya özgü, eğitim verisini öğrenerek deneme verisi üzerinde genelleme yapabilen en az karmaşık yapının bulunması gerekir. Bununla beraber böyle bir yapının bulunması zordur. Biz bu motivasyonla kendi çalışmamızda, yapay sinir ağı mimarisi uzayı için bir çeşit arama yöntemi geliştirdik. Önce ağ yapılarını kesikli değerlerden oluşan kromo zomlar olarak temsil etmeyi sağlayan bir çeşit direk kodlama mekanizması oluşturduk. Arama mekanizması olarak, genetik algoritmalardan esinlendik fakat genetik operatör olarak, aramaya yön vermek amacıyla, bir çeşit dağılım tahmini algoritması olan Bayesian optimizasyon algoritmasını kullandık. Bayesian optimizasyon algoritmasında kromo zomlar Bayesian ağları kullanılarak temsil edilir. Optimizasyon yöntemimizin başarılı olduğunu, PROBENİ ölçüm setinden aldığımız her biri üç veri setinden oluşan iki sınıflandırma problemi ve iki regresyon problemi üzerinde deneyerek gösterdik. Üzerinde çalıştığımız çoğu veri seti için, optimizasyon yöntemimizin ortaya çıkardığı ağ yapılarının performansı, deneme yanılma yöntemleriyle ya da geleneksel genetik algoritmalar kullanılarak bulunmuş ağların performansına göre daha iyi düzeyde bulundu.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT NEURAL NETWORK TOPOLOGY OPTIMIZATION USING ESTIMATION OF DISTRIBUTION ALGORITHMS The topology of an ANN has a significant impact on its generalization perfor mance and speed of operation. For this reason, an optimal network topology, the smallest complexity which still allows the network to learn the training data and to generalize over the test data, should be found specific to each application. However, it is difficult to find an optimal topology. With this motivation, in our work, we developed a way of searching in the space of ANN architectures. First, we devised a kind of direct encoding mechanism for representing network topologies as chromosomes. As the search mechanism, we inspired from genetic algorithms but we used Bayesian optimization algorithm (BOA), a kind of estimation of distribution algorithm for guiding the progression, as the genetic operator. In BOA, Bayesian networks are used for representation of chromosomes. The success of our optimization tool was tested on two classification problems and two regression problems, with three data sets in each, from PROBEN1 benchmarking suite. The generalization performances of the obtained networks by our optimization tool are mostly better than the hand designed ones and the ones obtained by using traditional genetic algorithms for most of the data sets used for benchmarking.

Benzer Tezler

  1. Gelişim nörolojisi polikliniğine başvuran nöral tüp defektli olgularda prospektif bir inceleme

    Başlık çevirisi yok

    İLKBAHAR EMİNE GÜLTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    Aile Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK APAK

  2. Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma

    A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region

    MEHMET FARUK ALTUNKASA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Çevre MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN

  3. Bazı besiyeri faktörlerinin mısır (Zea mays L.) ve arpa (Hordeum vulgare L.) embriyo kültürleri üzerine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    ATALAY SÖKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    BiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAHMİ BİLALOĞLU

  4. Çok parçalı sistemlerin analizine bir örnek: azdırma malafa sisteminin deformasyon analizi

    An Example to the analysis of multi-part systems: defermation analysis of an arbor mechanism in a hobbing machine

    ERKAN GÜRSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MUSTAFA AKKURT

  5. Transformatör sargılarında oluşan hızlı değişimli geçici olayların incelenmesi ve enerji iletim sistemlerinin modellenmesinde yeni bir yaklaşım

    Investigation of high speed transients on transformer windings and a new approach in modelling of energy transmission systems

    A.OĞUZ SOYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. M. KEMAL SARIOĞLU