Sinirsel ağlarda hopfield modelinin bir modifikasyonu
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 28429
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN KOÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1993
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
ÖZET Bu çalışmada önce sinirsel ag modellerinin en önemlilerinden biri olan Hop- field modeli tanıtılıp, bu modelin gözlenen bazı kusurları üzerinde durulmuştur. Bu kusurlar 1. Sisteme girilen kısmi bilginin kendisiyle ilintili ve çağırması beklenilen ana bilgiyi çağırmayarak dejenere olması 2. Sisteme girilen ana bilgilerden bazılarının kendilerinin stabil olmamaları 3. Sisteme girilen ana bilgilerden birinin stabil olmaması ve bu ana bilginin kısmi bilgi olarak girilmesi halinde, dejenere olmak bir yana, girilen ana bilgilerden bir başkasını çağırması biçiminde sınıflandırılmakta, ayrıca herbirine birer örnek verilmektedir.Sonra Hopfîeîd modelinin söz konusu kusurlarını belirli ölçülerde gideren bir modifikasyonu inşa edilerek, aynı kusurlu örneklerin bu modelde iyi sonuç verdiği gösterilmektedir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Firstly, in this work, the Hopfleld model which is one of the most important model of the neural networks is explained and some of its deficiencies are taken into considirations.These are classiffied as follows; 1. The refusal of the given information to the system to call to another information which is related to the given information and is expected to be called 2. The instabilization of the some of main informations given to the system 3. The instabilization of the one of the informations given into the system and in case of this information into the system as a partial information; not alone the information is dejenerated but to be called one of the another informations. Later it is given an illustration from each cases. Consequently by means of the construction of the modification which diminishes the mentioned deficiencies of the Hopfield model in some extant, it is shown that this construction gives better results then the original one.
Benzer Tezler
- A low complexity detector for very large MIMO
Geniş MIMO sistemlerde hızlı kod çözme yöntemleri
ERGİN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Mikro elektrot düzeneği ve optogenetik araçlar kullanılarak hipokampal nöronlarda bellek oluşumunun incelenmesi
Investigation of memory formation in hippocampal neurons using micro electrode arrays and optogenetic tools
SEVGİNUR BOSTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Fizyolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiSinir Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Learning-based approaches in protein motif extraction
Protein motif çıkarımında öğrenme-tabanlı yaklaşımlar
ÇAĞLA ÇINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ
- Applying 'ERA' technique to the cost functions containing trigonometric potentials
Başlık çevirisi yok
GHASSAN AYESH
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MARİFİ GÜLER
- Dynamic capacity adjustment for virtual path-based networks using neuro-dynamic programming
Sanal-yol tabanlı ağlarda sinirsel-dinamik programlama kullanılarak dinamik kapasite ayarlanması
CEM ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NAİL AKAR