Geri Dön

Yapay nöron ağlarından çift-yönlü ilişkili bellek

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 29719
  2. Yazar: SİBEL ÖGE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FİKRET GÜRGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

ÖZET Hopfield taraf andan tanıtılan tek katmanlı, tek-yönlü öz-ilişkilendirici daha sonra Kosko tarafından genişletilerek, çift katmanlı ve çift-yönlü hale getirilmiştir. Bu yapıya da Çift-yönlü İlişkili bellek adı verilmiştir. Bu yapı küçük bir ilişki matrisiyle karışık ilişkiyi başarabilir. Fakat, Kosko tarafından kullanılan bu Hebbian kuralına dayalı ilişki matrisi, çok küçük data eğitim seti içerisinde bile kesin hatırlamayı başaramayabilir. Uygulamalara bağlı olarak özel bir eğitim çiftinin veya tüm çiftlerin kesin hatırlanması önemli olabilir. Bu durumda Wang 'in ileri sürdüğü Çoklu Eğitim metodu ile ilişki matrisi oluşturulur ve istenilen çiftler üzerinde çoklu eğitim uygulanır. Böylece istenilen çiftlerin kesin hatırlanması başarılır. Hatırlama işlemi ve enerji hesaplama işlemi her iki yöntemde de aynıdır. üzerinde durduğumuz bir diğer model ise Yüksek Dereceden ÇYIB dir. Bu modelin hatırlama işleminde tüm eğitim çiftleri ve girilen derece önemlidir. Eğitim çiftlerinin fazlalığı ve hatırlama başarısı bakımından bu yöntem genel olarak daha iyi bir performans gösterir.

Özet (Çeviri)

SUMMARY Hopfield introduced a one layer unidirectional autoassociator and it has been extended to be two layer and bidirectional by Kosko. This structure is called a bidirectional associative memory. It can achieve heteroassociation with a smaller correlation matrix. But the form of the Hebbian rule-based correlation matrix used by Kosko cannot guarantee recall of an important patern even in a very small set of traning data. Depending on the application, it may be important to guarantee that a traning pair will be recalled. In this care. Multiple Training Encoding Strategy which introduced by Wang is used and Multiple Training is applied to the desired pairs. So that the desired pairs can guarantee recall. The recall algorithm and energy calculations for the vectors are same in the two method. The other coding strategy is High-order Bidirectional Associative Memory. In this method training pairs and initial order is important. This method significantly improves the storege capacity and error- correcting capability of the bidirectional associative memory.

Benzer Tezler

  1. Optimal integration of dg units into unbalanced distribution networks

    Dengesiz elektrik dağıtım şebekelerinde dağıtık üretim birimlerinin optimal entgrasyonu

    MOHAMMED BAMATRAF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    PROF. DR. OĞUZHAN CEYLAN

  2. Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

  3. FGMOS transistorlarla nöron tasarımı ve sınıflayıcı uyuglamalar

    Neuron design with FGMOS transistors and classifier applications

    FATİH KELEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM

  4. Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  5. Bir hece-tabanlı Türkçe sesli ifade tanıma sisteminin tasarımı ve gerçekleştirimi

    A syllable-based speech recognition system design and implementation for Turkish language

    BURCU CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HARUN ARTUNER