Design and stability of hopfield associative memory
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 16290
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ÖMER MORGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hopfield sinirsel ağı, içerik adreslenebilir bellek, sabit nokta programlaması, hücresel sinir ağları. iv, Hopfield neural network, content addressable memory, fixed- point programming, cellular neural networks. in
- Yıl: 1991
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 40
Özet
ÖZET HOPFIELD ÇA?RIŞIMSAL BELLEK TASARIMI VE KARARLILI?I M. Erkan Savran Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Yard. Doç. Dr. Ömer Morgül Eylül 1991 Bu tez Hopfield sinirsel ağ modelinin içerik adreslenebilir bellek olarak çalışabilmesi için bağlantı ağırlıklarının seçimi ile ilgilidir. Sinir çıktılarında sigmoid ve signum türü fonksiyonlar kullanılarak, modelin eşzamanlı yenileme kuralı ile çalışan ayrık ve sürekli zaman halleri incelenmiştir. Analiz herhangi tersi olan bir fonksiyon kullanıldığında da uygulanabilir. Sabit nokta programlaması için bağlantı ağırlıklarının genel yapısı ve bir asimtotik kararlılık şartı verilmiş tir. Genel yapı daha sonra bu şarta konarak bir tasarım kuralı elde edilmiştir. Genel yapı prosedürü ayrık zamanlı hücresel sinir ağlarında da kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT DESIGN AND STABILITY OF HOPFIELD ASSOCIATIVE MEMORY M. Erkan Savran M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Ömer Morgül September 1991 This thesis is concerned with the selection of connection weights of Hopfield neural network model so that the network functions as a content addressable memory (CAM). We deal with both the discrete and the continuous-time ver sions of the model using hard-limiter and sigmoid type nonlinearities in the neuron outputs. The analysis can be employed if any other invertible nonlinear- ity is used. The general characterization of connection weights for fixed-point programming and a condition for asymptotic stability of these fixed points are presented. The general form of connection weights is then inserted in the con dition to obtain a design rule. The characterization procedure is also employed for discrete-time cellular neural networks.
Benzer Tezler
- 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
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Gecikmeli yapay sinir ağlarının kararlılık analizi için genel bir yaklaşım
A general framework for stability analysis of delayed neural networks
EYLEM YÜCEL DEMİREL
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ ARIK
- Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları
Cellular neural networks and applications
SEVİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. I. CEM GÖKNAR
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Bir servovalfin tasarlanıp kararlılığının incelenmesi ve örnek bir ekstrüzyen tezgah modelinde kullanılması
Design and stability investigation of a servovalve and its use on an extrusion workbench model
ATİLLA BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Makine MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAT İNANÇ