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: Belirtilmemiş.
- 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: 86
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
- Geliştirilmiş gri kurt algoritması tabanlı karşılaştırmalı kısa dönem hibrit rüzgar gücü tahmin modelleri ve uygulaması
Gray wolf algorithm based short therm hibrid wind power forecasting models and aplication
TUFAN İNAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH DOKUR
PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ
- Analysis and synthesis of reflectarray antenna
Yansıtıcı dizi anten analiz ve sentezi
SELAHATTİN NESİL
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
PROF. DR. BAHATTİN TÜRETKEN
- Robotların yapay sinir ağları ile eğitilmesi
Robot training using neural networks
ÜLKÜ YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Neural network as a forecasting tool for financial decision-making
Finansal karar almada öngörü aracı olarak sinir ağı
ONUR GÖRGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NAZIM ZİYA PERDAHÇI
- Elektrik piyasasında fiyatlandırma ve Türkiye elektrik piyasasında fiyat tahmini
Pricing in electricity market and price forecasting in Turkish electricity market
İBRAHİM MURAT BİCİL