Initialization and training improvements for conic section function neural networks
Konik kesit fonksiyon yapar sinir ağları için başlatma ve eğitim geliştirmeleri
- Tez No: 287136
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUTLU AVCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Yapay sinir ağları, Genetic algorithms, Artificial neural networks
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Konik Kesit Fonksiyon Yapay Sinir Ağlarının başlatma aşamasında merkez vektörlerinin belirlenmesi için Genetik Algoritma kullanılmıştır ve Konik Kesit Fonksiyon Yapay Sinir Ağlarının eğitim aşaması için geliştirilmiş koni bükme metodu önerilmiştir. Önerilen metotlar UCI machine learning repository veri setlerinden Iris, Lense, Wine, Ecoli ve Haberman ile Two Spiral Problem veri setleri üzerinde test edilmiş ve geleneksel Konik Kesit Fonksiyon Yapay Sinir Ağı ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, Genetic Algorithm is used to determine the center vectors of Conic Section Function Neural Networks on initialization phase and improved cone folding method is proposed for training phase of Conic Section Function Neural Networks. The test performances of the Conic Section Function Neural Network with the proposed training versus Conic Section Function Neural Network with classical training are done on Iris, Lenses, Wine, Ecoli and Haberman datasets of UCI machine learning repository and Two Spiral Problem dataset.
Benzer Tezler
- Novel sampling strategies for experience replay mechanisms in off-policy deep reinforcement learning algorithms
Derin deterministik politika gradyani algoritmaları için yeni tecrübe tekrarı stratejileri
FURKAN BURAK MUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
DOÇ. DR. RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ
- Tam slayt dijital patoloji görüntülerinin sınıflandırılması için sinir mimarisi arama yöntemlerinin kullanılması
Neural architecture search for whole slide digital pathology image classification
SEMİHA KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİ KUŞ
- Improved bone marrow cell classification using enhanced capsnet and enhanced U-net: Addressing data imbalance and large-scale data
Geliştirilmiş kapsül ağı ve U-net kullanarak kemik iliği hücrelerinin iyileştirilmiş sınıflandırılması: Veri dengesizliği ve büyük ölçekli veri sorunlarına çözüm
AMINA FARIS ABDULLAH AL-RAHHAWI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
- Yapay sinekkuşu optimizasyon algoritmasının geliştirilmesi ve ileri beslemeli yapay sinir ağlarına uygulanması
Development of the artificial hummingbird optimization algorithm and its application to feedforward neural networks
ESMA ÖZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN
- Physics- and biology-inspired learning dynamics for artificial neural networks
Yapay sinir ağları için fizik ve biyoloji esinli öğrenme dinamikleri
BAŞER TAMBAŞ
Doktora
İngilizce
2026
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET LEVENT SUBAŞI