Çok katmanlı algılayıcının optimizasyonu ve ağırlıklara bağlı duyarlığı
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 29729
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİKRET GÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Yapay sinir ağları, Algorithms, Artificial neural networks
- Yıl: 1993
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu çalışmada geriye yayılın» algoritması kullanılarak çok katmanlı algılayıcıda optimizasyon üzerine çeşitli problemler ele alınmış ve bu problemler üzerinde çok katmanlı algılayıcının ağırlıklara bağlı olan duyarlığı bir duyarlık ölçüsü için hesaplanmıştır. Birinci bölümde yapay nöron ağ yapılan, işlem elemenları, yapay nöron ağlarında öğrenme konulan işlenmiştir. Bilgisayar programında kullanılan geriye yayılım öğrenme algoritması ve genelleştirilmiş delta kuralı açıklanmıştır. İkinci bölümde xor, parite ve gauss deteksiyon problemleri üzerinde ileri yönlü çok katmanlı algılayıcının hata yakınsamasında çeşitli parametrelerin etkileri incelenmiştir ve yorumlanmıştır. Üçüncü bölümde ise, ele alınan problemlerde her bir giriş paterni için diferansiyeli alınabilir aktivasyon fonksiyonlu tek çıkışlı çok katmanlı algılayıcının toplamsal ağırlık kusurları için duyarlığı üzerinde çalışılmıştır. Sonuç bölümünde ise yapılan çalışmanın neticeleri tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY This thesis presents an empirical analysis of the effect of varius parametres on the error convergence of multilayer feedforward neural networks using the standart backpropagation learning algorithm and a sensitivity of multilayer neural networks for a weight set is calculated using a sensitivity measure. In section 1; artificial neural network, processing elements and learning process are presented. Backpropagation algorithm which is used for computer programme; and generalized delta rule are explained. In section 2; effect of various parametres on the error convergence of multilayer feedforward neural networks are examined on xor, parity and Gauss detection problems. In section 3; a sensitivity caused by additive weight perturbations of a single-output multilayer perceptron with a differentiate activation function for each input patern is presented. In conclusion section; results of presented thesis are explained.
Benzer Tezler
- Comparative study of federated learning for credit risk assessment and fairness evaluation
Federe öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması: Kredi risk değerlendirmesi ve adalet ölçümü
MUSTAFA AKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
DR. RUŞEN HALEPMOLLASI
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Kauçuk hamuru üretiminde makine öğrenmesi ve hibrit yapay zeka algoritmalarının uygulanması ile süreç optimizasyonu
Process optimization in rubber compound production through machine learning and hybrid artificial intelligence algorithms
ZEYNEP URUK
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KİRAZ
- Three different approaches to photovoltaic power generation forecasting using hybrid MLP neural networks trained by optimization algorithms
Optimizasyon algoritmalarıyla eğitimlendirilmiş hibrit sinir ağları kullanılarak fotovoltaik enerji üretimi tahmininde üç farklı yaklaşım
PARASTOU BEHGOUY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN YILDIRIM
- Güçlendirilmiş sezgisel üstü algoritma temelli makine öğrenme algoritmaları ile veri sınıflandırma stratejileri
Data classi̇fi̇cati̇on strategi̇es usi̇ng enhanced metaheuri̇sti̇c-based machi̇ne learni̇ng algori̇thms
BEYTULLAH YAĞIZ
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YENER ALTUN
DOÇ. DR. ERDAL EKER