Çeşitli geriye yayılım yapay sinir ağı algoritmalarının karşılaştırılması ve bazı uygulamaları
Benchmarking of some various backpropagation algorithms and some applications
- Tez No: 170522
- Danışmanlar: DOÇ.DR. MEMMEDAGA MEMMEDOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Geriye Yayılma Algoritması, Yapay Sinir Ağlan, Eğitim Algoritması I, Artificial Intelligence, Backpropagation Algorithm, Artificial Neural Networks, Training Algorithm n
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
oz Bu tezin amacı; insan beyninin ve işleyişinin modellenmesinden ortaya çıkan yapay zeka biliminin bir alt dalı olan yapay sinir ağlarında kullanılan "özel bir öğrenme -geriye yaydım algoritması ve bu algoritmanın çeşitli gelişmiş versiyonlarının gerçek problemlerle performansının incelenmesidir. Geriye yayılım algoritması, öğrenmesi gerekli olayı açıklayan örnekleri alır ve bu örnekleri kullanarak bu olay hakkında bir deneyim edinir. Bu deneyimi kullanarak daha sonra görmediği örnekler hakkında karar verir. Geriye yayılımın bu gelişmiş yöntemleri hakkında ayrıntılı bilgiler verilmiş ve geriye yayılım ağının performansının arttırılması için gerekli olan işlemler ve öne sürülen çalışmalara deyinilmiştir. Deneysel bulgular dört pratik problem verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmış ve problemin sınıfına göre daha avantajlı algoritmalar belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The purpose of this thesis is to survey the backpropagation and some of its advanced algorithms with respect to real-world benchmarking problems. Backpropagation algorithm is a member of Artificial Neural Network studies which is sub domain of Artifical Intelligent. Artificial Intelligent simulates processing and structure of the human brain. Backpropagation algorithm gathers examples of the event which is wanted to be learned by us and acquires some experiences about that event. Algorithm decides about some of the new examples which have never seen so far by backpropagation. Important information about backprogation and its extended versions is given in that thesis. Some tricks are advised to increase performance of algorithms. Algorithms are experienced with four significant real-world problems. These algorithms' performances are compared each other and which algorithm is the best according to the type of problem is determined.
Benzer Tezler
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Long-horizon value gradient methods on Stiefel manifold
Stiefel manifoldu üzerinde uzun ufuklu değer gradyanı yöntemleri
TOLGA OK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Kompleks değerli yapay sinir ağları için yeni aktivasyon fonksiyonlarının tanımlanması
The new activation functions for complex valued neural networks
MEHMET ÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Yapay sinir destekli kalman filtresi ile hedef izleme
Target tracking with kalman filter aided neural network
TARKAN SANCAKDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN TAŞALTIN