Eğitimli (supervised) sınıflama yönteminde yeni algoritmalar ve bunların Çukurova bölgesindeki uygulamaları
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 23120
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1992
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Toprak Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
ÖZ Bu çalışmada önce Yoğunlaştırılmış En Yakın Komşu (“Condensed Nearest Neighbor”, CNN) metodunun, En Yakın Komşu (“Nearest Neighbor”, NN) metodu sorunlarına getirdiği çözümler irdelenmiştir. Uygulamalarda CNN ve NN sınıflama sonuçları
Özet (Çeviri)
ABSTRACT It is first shown that Condensed Nearest Neighbor (CNN) classification rule overcomes severe the CPU time and computer memory size problems encountered in the practical applications of the Nearest Neighbor (NN) classification rule. To see the effect quantitativly, both methods were applied for land-use classification on the same data sets and results were compared for the overall classification accuracy, CPU time and memory sizes needed. The classification results obtained by CNN and NN differ only by
Benzer Tezler
- Derin öğrenmede üretken çekişmeli ağlar için denetimli öğrenme yaklaşımı
A supervised learning approach for generative adversarial networks in deep learning
ABDURRAHMAN ÖCAL
Doktora
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ÖZBAKIR
- Derin öğrenme için yenilikçi düzgünleştirme yaklaşımlarının geliştirilmesi ve medikal görüntülere uygulanması
Development of new regularization approaches for deep learning and application to medical images
KAZIM FIRILDAK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED FATİH TALU
DR. ÖĞR. ÜYESİ GAFFARİ ÇELİK
- A metric learning based system for retail product recognition and novel class discovery
Metrik öğrenme tabanlı ürün tanıma ve yeni ürün keşfetme sistemi
İBRAHİM ŞAMİL YALÇINER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Türkiye'deki fen eğitimi konulu tezlerin konu yönelimi ve yöntemsel analizi
Trend in topics and methodological analysis of theses on science education in Turkey
BURAK KİRAS
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BAHAR