Yapay sinir ağları işleyişinin sosyal ağ analizi yardımı ile çözümlenmesi
Analyzing the process of the artificial neural networks by the help of the social network analysis
- Tez No: 327882
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DİLEK ALTAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 182
Özet
Sosyal Ağ Analizi (SAA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA), ağ biliminin altında yer alan iki önemli tekniktir. Biyolojik ağ modellerinin öğrenme özelliklerini bilgisayarlara kazandırmaya çalışan YSA, mühendislik çalışmalarının yanı sıra son yıllarda sosyal bilimlerde de sıklıkla kullanılmaktadır. SAA ise özellikle son 10 yılda internet üzerindeki sosyal ağlara olan ilginin giderek artmasıyla da kullanım alanı genişleyen bir teknik olmuştur.YSA'nın doğrusal olmayan, çok bo¬yutlu, gürültülü, karmaşık, kesin olmayan, eksik verilerinin olması ve problemin çözümü için özellikle bir matematiksel modelin ve algoritmanın bulunmaması hallerinde yaygın olarak kullanıldıkları görülmektedir. Ancak YSA ile ilgili tüm çalışmalar ağın davranışının açıklanamadığı bilgisini aktarmaktadır. ?Kara kutu? olarak da ifade edilen -YSA ile bir probleme çözüm üre¬tildiği zaman bunun nasıl ve neden üretildiği konusunda bir bilgi bulmak mümkün değildir- düşüncesi genel kabul görmektedir. Bu ise ağın sonucuna olan güveni azaltmaktadır.Tezin amacı, çalışma prensibi ağdaki bağlantıların yönü ve ağırlıkları ile açıklanabilen SAA'dan elde edilen sonuçlar ile YSA ağırlıklarının ve bağlantılarının ilişkili olup olmadığını incelemek ve bu yolla YSA çalışma sürecini anlamaya çalışmak ve açıklamaktır.Anahtar Kelimeler : Yapay Sinir Ağları, Sosyal Ağ Analizi, Çok Katmanlı Algılayıcılar, Merkezilik Ölçüleri, Ağırlıklar ve Bağlantılar
Özet (Çeviri)
Social Network Analysis (SNA) and Artificial Neural Networks (ANN) are two important techniques within the network science. Attempting to bring the learning features of the biological network models to the computers, the ANN has recently been frequently used not only in the engineering studies but also in the social sciences. The SNA has become a technique gaining widespread use especially by the increasing interest in the social networks over the internet in the last 10 years.It seems that the ANN is widely used when there is non-linear, multi-dimensional, noisy, complicated, indefinite and missing data and especially when there is no mathematical model and algorithm for the solution of the problem. However, all studies on the ANN reveal that the network behavior is not explainable. It is generally accepted that -When a solution is generated for a problem through the ANN, it is not possible to find any information to understand how and why this solution is generated-which is also called ?black box?. This reduces the reliance on the result of the network.This thesis is intended to analyze whether the results from the SNA, the working principle of which is explainable by the direction and weights of the connections in the network, are associated with the weights and connections of the ANN and, in this way, try to understand and explain the working process of the ANN.Keywords : Artificial Neural Networks, Social Network Analysis, Multilayer Perceptrons, Measure of Centrality, Weights and Connections
Benzer Tezler
- Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka uygulamaları ve çözüm modelleri üzerine bir araştırma
A research about artificial intelligence applications in supply chain management
KEREM ŞAHİNBOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
UlaşımNişantaşı Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AKGÜN
- An empirical approach to financial crises: The case of Turkish financial crises in the early 2000s.
Finansal krizlere ampirik bir yaklaşım: 2000 yılı başlarındaki Türkiye finansal krizleri örneği
BİROL GÖRMEZ
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Türkiye'de faaliyet gösteren ticari bankaların finansal risklerinin yapay sinir ağları yaklaşımı ile belirlenmesi
Determination of financial risk of the commercial banks which operate in Turkey with the approach of artificial neural network
NURİ KIRAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
BankacılıkÇukurova ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ
- Ferroresonance fault detection in electric power networks by artificial neural networks
Elektrik güç hatlarında ferrorezonans arızasının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
GİZEM KULAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI