Geri Dön

Variations in associative memory design

Çağrışımsal bellek tasarımı üzerine çeşitlemeler

  1. Tez No: 47993
  2. Yazar: MEHMET AKAR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MESUT EROL SEZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Hopfield sinir ağı, çağrışımsal bellek tasarımı, çok seviyeli hareketlendirme fonksiyonu, örtüşen parçalama iv, Bellek, Yapay sinir ağları, Hopfield neural network, associative memory design, multilevel activation function, overlapping decomposition in, Memory, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez sinir ağlarının çağrışımsal bellek olarak kullanılması amacıyla çözümlenmesi ve tasarımı ile ilgilidir. Öncelikli olarak, ayrık zamanda nicemleyici tür fonksiyon kullanan bir sinir ağı modeli için bağlantı ağırlıklarının seçimi için bir yol önerilmiştir. Buna ek olarak, büyük ölçekli problemlerin çözümünde çokça kullanılan örtüşen parçalama tekniği, iki durumlu sinir hücreleri kullanan ayrık zaman sinir ağ modellerine uygulanmıştır. Genişletme ve büzme için gerekli kurallar çıkarılmış^ve bir denge vektörleri kümesinin daha küçük boyutlu iki denge vektörleri kümesine denk olarak indirgenebilme ve bu küçük boyutlu kümeler için sinir ağları tasarımı için algoritmalar verilmiştir. Konu değişik örneklerle aydınlatılmıştır.

Özet (Çeviri)

This thesis is concerned with the analysis and synthesis of neural networks to be used as associative memories. First considering a discrete-time neural network model which uses a quantizer-type multilevel activation function, a way of selecting the connection weights is proposed. In addition to this, the idea of overlapping decompositions, which is extensively used in the solution of large-scale problems, is applied to discrete-time neural networks with binary neurons. The necessary tools for expansions and contractions are derived, and algorithms for decomposition of a set equilibria into smaller dimensional equilibria sets and for designing neural networks for these smaller dimensional equilibria sets are given. The concept is illustrated with various examples.

Benzer Tezler

  1. Bulanık kümeler ve meteoroloji uygulamaları

    Fuzzy sets and applications of meteorology

    HASAN TATLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ ŞEN

  2. CGI reklamlarının marka hafızası üzerine etkileri: İstanbul ili kapsamında bir araştırma

    The effects of CGI advertising on brand memory: A study in Istanbul

    DUYGU KIVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    ReklamcılıkÜsküdar Üniversitesi

    Nöropazarlama Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN ARDA KUŞ

  3. Suzuki keman metodunun Türkiye'de kullanımına ilişkin inceleme

    A study on the use of the suzuki violin method in Turkiye

    SÜREYYA SUDE KAR MALIÇOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik Üniversitesi

    Performans Ana Sanat Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAKAN ŞENSOY

  4. Uzaktan çok kaynaklı ölçümler yoluyla varlık verilerinin güvenilirliği

    Uzaktan çok kaynakli ölçümler yoluyla varlik veri̇leri̇ni̇n güveni̇li̇rli̇ği̇

    SALİHCAN KARAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR

  5. Gelişimsel bir bakış açısı ile mülkiyet kavramının değerlendirilmesi

    Evaluation of the concept of ownership from a developmental perspective

    ZEYNEP ŞEN HASTAOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    PsikolojiEge Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKAN YILMAZ IRMAK

    DOÇ. DR. FATMA CANSU PALA DEDEOĞLU