Bir geri yayılım nöral ağında giriş tabakasındaki işlemci sayısını artırmanın performans, eğitme zamanı ve saklı tabakadaki nöron sayısı üzerindeki etkileri
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 29675
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALTUNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Performans, Yapay sinir ağları, Öğretme, Algorithms, Performance, Artificial neural networks, Teaching
- Yıl: 1993
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
-vııv SUMMARY At present, neural networks can be used by so many scientist, psychology, physiology and etc. due to their features which make able to take part in many research fields. To achieve some functions of brain being used by neural networks, there are so many algorithms have been developed. One of the best known and widely used algorithm is back propagation (BP) algorithm. This algorithm gives better results when compared to other algorithms for recognition and classification of patterns. In the present study, a neural network is designed and build to recognize 26 basic alphabetic characters (patterns). To achieve this, a computer programme based on BASIC language is developed giving outputs their corresponding performances on the screen. After training the network 100000 training times, network gives about 99.5 % of learning performances. Introducing noise (incomplete data) does not effect the output of the network. However, this is only be true for a certain range of noise level. It can be found that increasing input data or increasing number of processing elements in the input layer does not have any effect on the optimum number of processing elements in the hidden layer. This argument is also be true for the training time. On the other hand, increasing the number of patterns to be recognized in the input layer has an effect on the number of optimum processing elements in the hidden layer and the training time.-vn- Bu çalışmanın sonucunda ise, giriş tabakasındaki işlemci eleman sayısını arttırmanın alfabetik desenlerin tanınması için saklı -tabakada yer alacak optimum işlemci eleman sayısı ve eğitme zamanı üzerinde fazlaca bir etkisi olmadığı görülmüştür. Saklı -tabakada yer alacak işlemci eleman sayısı ve eğitme zamanının, çıkış-tabakasında yer alan işlemci eleman sayısı arttığında; yani tanınması gereken daha fazla desen olduğunda değiştiği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
-vııv SUMMARY At present, neural networks can be used by so many scientist, psychology, physiology and etc. due to their features which make able to take part in many research fields. To achieve some functions of brain being used by neural networks, there are so many algorithms have been developed. One of the best known and widely used algorithm is back propagation (BP) algorithm. This algorithm gives better results when compared to other algorithms for recognition and classification of patterns. In the present study, a neural network is designed and build to recognize 26 basic alphabetic characters (patterns). To achieve this, a computer programme based on BASIC language is developed giving outputs their corresponding performances on the screen. After training the network 100000 training times, network gives about 99.5 % of learning performances. Introducing noise (incomplete data) does not effect the output of the network. However, this is only be true for a certain range of noise level. It can be found that increasing input data or increasing number of processing elements in the input layer does not have any effect on the optimum number of processing elements in the hidden layer. This argument is also be true for the training time. On the other hand, increasing the number of patterns to be recognized in the input layer has an effect on the number of optimum processing elements in the hidden layer and the training time.
Benzer Tezler
- İznik göl suyu kalite parametrelerinin yapay sinir ağlarıyla değerlendirilmesi
Evaluation of water quality parameters for Iznik lake by means of artificial neural networks
AHU DEDE
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET KEREM CIĞIZOĞLU
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- 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
- Energy modelling and applications of neural network accelerators
Yapay sinir ağlarını hızlandırıcı devrelerin enerji tüketiminin modellenmesi ve uygulamaları
BERKE AKGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN COŞKUN KARALAR