Geliştirilmiş yapay sinir ağı algoritmaları ve uygulamaları
Improved artificial neural network algorithms and applications
- Tez No: 232964
- Danışmanlar: PROF. DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Statistics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Geri yayılım ağları, Kararlılık, Momentum, Yakınsaklık, Back propagation networks, Stability, Momentum, Convergence
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, ilk önce deterministik kuadratik performans fonksiyonu durumunda momentumlu gradyan düşümü algoritmasının kararlılığı ve yakınsama hızı incelenmiştir. Teorik incelemeler sonucunda, hızlı yakınsamayı sağlayan etkin öğrenme oranı ve momentum faktörü formülleri, Hessian'ın en büyük ve en küçük özdeğerlerini kullanarak belirlenmiştir. Bu yaklaşım rassal olarak oluşturulan kuadratik test problemleri üzerinde denenmiş ve etkin öğrenme parametreleriyle çalışan algoritmanın diğer geleneksel momentumlu gradyan düşümü algoritmalarından daha üstün performans gösterdiği gözlenmiştir. Kuadratik performans fonksiyonu için elde edilen etkin öğrenme parametreleri, hatanın, ağ ağırlıklarının herhangi bir doğrusal olmayan fonksiyonu olduğu genel duruma uyarlanmıştır. Genel durumda etkin parametrelerle çalışacak momentumlu gradyan düşümü algoritmasının dört farklı versiyonu önerilmiştir. Geliştirilen algoritmalar gerçek veri kümesine sahip güncel test problemleri üzerinde diğer geleneksel gradyan düşümü algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Etkin öğrenme parametreli algoritmaların, diğer geleneksel gradyan düşümü algoritmalara göre genelde daha iyi yakınsama performansı gösterdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, at first, stability and convergence speed of gradient descent with momentum algorithm is analyzed in the case of a deterministic quadratic performance function. As a consequence of theoretical analyzes, effective learning rate and momentum factor formulas which improve convergence speed are determined from the largest and smallest eigenvalue of the Hessian. This approach is tested on randomly generated test problems and results indicate that the algorithm with effective learning parameters outperforms other conventional gradient descent with momentum algorithms. Effective learning parameters obtained for the quadratic performance function are adapted to the general case where the performance is any nonlinear function of the network weights. Four different versions of gradient descent with momentum algorithm which works compatible with the effective learning parameters are proposed in the general case. Developed algorithms are compared with other conventional gradient descent algorithms on the up-to-date test problems. It is observed that algorithms with the effective learning parameters show better convergence performance than the other conventional gradient descent algorithms in general.
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
- Gömülü sistem tabanlı elektrokardiyogram holter cihazının tasarlanması ve yapay sinir ağı- genetik algoritma hibrit modeli ile aritmi tespiti
Design of embedded system-based ecg holter device and detection of arrhythmia by artificial neural network-genetic algorithm hybrid model
AHMET YESEVİ TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyomühendislikSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
- İnsan-robot etkileşimini kullanarak yapay zekâ temelli kendini programlayabilir endüstri 4.0'a uyumlu robot yazılımlarının geliştirilmesi
Development of artificial intelligence-based self-programmable robot software compatible with industry 4.0 using human-robot interaction
MUSTAFA CAN BİNGÖL
Doktora
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
- Embedded vision system designed on a heterogeneous computing platform and applied to semen analysis
Heterojen hesaplama platformu üzerinde tasarlanan gömülü görüntü sistemi ve semen analizi uygulanması
OSMAN LEVENT ŞAVKAY
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması
Human action recognition using deep learning
TAYYİP ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK