Geri Dön

Applying 'ERA' technique to the cost functions containing trigonometric potentials

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 47315
  2. Yazar: GHASSAN AYESH
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MARİFİ GÜLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kısımsal minimum problemi, Genelleme, ERA, öğrenme, Local Minima Problem, Generalization, Expanded Range Approximation-“ERA”, Learning
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

IV OZ ERA YÖNTEMİNİN TRİGONOMETRİK POTANSİYEL İÇEREN MALİYET FONKSİYONLARINA UYGULANMASI Ghassan Ayesh Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. Marifi Güler Eylül 1995, 106 sayfa Bu tezde ERA olarak adlandırılan yöntem [1], sinirsel ağlarda süpervize edilerek öğrenme durumunda, kısımsal minimum probleminin çözümü amacıyla uygulanmıştır. Uygulamada yüksek dereceli sinirsel ağlar esas alınmıştır. Yeni bir yüksek dereceli nöron modeli ve maliyet fonksiyonu önerilmiştir. Öğrenmenin yanısıra genelleme gözönüne alınmış ve çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Ill ABSTRACT APPLYING“ERA”TECHNIQUE TO THE COST FUNCTIONS CONTAINING TRIGONOMETRIC POTENTIALS Ghassan Ayesh M.Sc, Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Marifi Güler September 1995, 106 pages This thesis thoroughly investigates a new technique called Expanded Range Approximation [1] to overcome the local niinima problem in learning in supervised learning schema in neural networks. The horse work for testing the new technique is Higher Order Neural Networks. We also present a newly developed higher order neuron with a new cost function which showed promising results. The new model is tested thoroughly too. Graphs and tables of experiments were generated which illustrate the details of the new technique, and the new model. Both generalization, and learning itself are revisited suggesting a new idea for dealing with and measuring learning.

Benzer Tezler

  1. Afet lojistiğinde araç rotalama problemi ve geliştirilen iki aşamalı bir optimizasyon yöntemi ile uygulama

    Vehicle routing problem and a case study with evolved a two level optimization solution in humanitarian logistics

    MUSTAFA BAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK

  2. İnşaat firmalarında satın alma yönetim sistemi

    Başlık çevirisi yok

    RAHİME GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. YILDIZ SEY

  3. Türk ticari bankalarının örgüt yapıları ve Avrupa Birliğine geçiş süreci içerisindeki uyum çalışmaları

    Başlık çevirisi yok

    SERKANT GÖNCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI BİÇER

  4. Elektrikli araç şarj yüklerinin raslantısal benzetimi ve alçak gerilim dağıtım şebekesine etkisi

    Stochastic modelling of electric vehicle charging load and its impacts on low voltage distribution networks

    ÖNDER POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER GÜL

  5. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA