Geri Dön

Initialization and training improvements for conic section function neural networks

Konik kesit fonksiyon yapar sinir ağları için başlatma ve eğitim geliştirmeleri

  1. Tez No: 287136
  2. Yazar: CEYHUN ÇELİK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUTLU AVCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

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

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT

    PROF. DR. SİNAN GEZİCİ

    DOÇ. DR. RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ

  2. Bir performans aracı olarak kaval ve teknik gelişimi

    The kaval and it's tecnical development as a performence instrument

    CİHAN YURTÇU

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Temel Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAT AŞKIN

  3. Active learning based human in the loop deep object detectionfor scalable data annotation

    Ölçeklenebilir veri etiketlenmesi için aktif öğrenme tabanlı insan katılımlı derin nesne tespiti sistemi

    ATABERK ARMAN KAYHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi

    Analysis of electrocardiogram data by using modified artificial bee colony (MABC) algorithm

    SELİM DİLMAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  5. Türkiye'de ulusal haritacılığın kurumsallaşma süreci

    Institutionalization process of the national mapping in turkey

    MUSTAFA ATA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    CoğrafyaAnkara Üniversitesi

    Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TEMUÇİN FAİK ERTAN