Geri Dön

Çeşitli geriye yayılım yapay sinir ağı algoritmalarının karşılaştırılması ve bazı uygulamaları

Benchmarking of some various backpropagation algorithms and some applications

  1. Tez No: 170522
  2. Yazar: MUSTAFA ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MEMMEDAGA MEMMEDOV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Geriye Yayılma Algoritması, Yapay Sinir Ağlan, Eğitim Algoritması I, Artificial Intelligence, Backpropagation Algorithm, Artificial Neural Networks, Training Algorithm n
  7. Yıl: 2004
  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: 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

  1. 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

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. Long-horizon value gradient methods on Stiefel manifold

    Stiefel manifoldu üzerinde uzun ufuklu değer gradyanı yöntemleri

    TOLGA OK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Kompleks değerli yapay sinir ağları için yeni aktivasyon fonksiyonlarının tanımlanması

    The new activation functions for complex valued neural networks

    MEHMET ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  5. Yapay sinir destekli kalman filtresi ile hedef izleme

    Target tracking with kalman filter aided neural network

    TARKAN SANCAKDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN TAŞALTIN