Yapay sinir ağlarının OTA kullanılarak tasarlanması ve simülasyonu
Design and simülation of artificial neural networks by using OTA
- Tez No: 50865
- Danışmanlar: DOÇ.DR. MUSTAFA ALÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
IV ÖZET Günümüzde, yapay zeka uygulamalarında kullanılmak üzere Yapay Sinir Ağları'na (YSA) olan ilgi artmaktadır. YSA'lan, sahip oldukları birçok farklı özelliklerden dolayı sadece bilgisayar ile uğraşan bilim adamları için değil psikologlar, fizyologlar, dil bilimcileri, ekonomistler ve iletişim teorisi ile ilgilenen bilim adamları için de çok cazip bir araştırma sahasıdır. İnsan beyni; muhakeme, bellek ve hesaplama işlemlerini yerine getiren arabağlantılarla birbirine bağlanmış milyonlarca biyolojik nöronu içermektedir. YSA'lan, beynin ve sinir sisteminin fonksiyonlarını ve yapısını kısmen taklit etme çabasının bir sonucu olarak ortaya çıkmışlardır. Bu nedenle, yazılıma ve donanıma dayalı birçok çalışma yapılmaktadır. VLSI teknolojisindeki ilerlemeler YSA'larmın donanım olarak gerçek- zamanlı uygulamalarının yapılmasını sağlamıştır. Bu çalışmada, insanın sinir sistemi ve YSA yapılarının çalışma prensipleri ele alınıp karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Birinci bölümde; sinir sisteminin fizyolojik yapısı ve çalışma prensipleri anlatılmıştır. ikinci bölümde; YSA'lan genel olarak tanıtılmıştır. YSA'lannın avantajlan ve dezavantaj lan, öğrenme algoritmalan ve öğrenme olayı üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde; OTA devre yapısı açıklanmıştır. Aynca bu devrenin sınırlamalan ve aktif filtre yapısındaki avantaj ve dezavantaj lan ortaya konmuştur. Dördüncü bölümde; YSA'nın elemanlanndan olan sinaps, toplama birimi, eşik birimi ve nöronun tasannu ile PSPICE programı kullanılarak simülasyonu yapılmıştır. Beşinci ve son bölümde; bu çalışmadan elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
V SUMMARY At present, there has been increased in interest to Artificial Neural Networks (ANNs) for use in artificial intelligence applications. ANNs can be used by many scientist, psychology, physiyology, phylology, economists and etc. due to their features which make able to work in many research fields. The human brain contains billions of biological neurons whose manner of interconnections allow us to compare, memorize, and compute. The ANNs are suggested for simulated to partially the structure and intelligence function of brain and nervous systems. Therefore, there have been made many researchs based on software and hardware. Advances in VLSI technology, such ANNs have provided in hardware for real time applications. In the present study; nervous system of human and principal studies and structures of ANN are discussed. In the first chapter, physological structure of the nervous system have investigated. In the second chapter; ANNs have been generally explained. Advantages and disadvantages of ANNs. learning algorithms, and learning processing have discussed. In the third chapter; circuit structure of OTA has presented. In addition, limitation, advantages, and disadvantages of OTA have suggested. In the fourth chapter; elements of ANNs such as synapse, summing unit, treshold unit, and neuron have designed and simulated by PSPICE program. In the fifth and last chapter: simulation results have been discussed.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarının mimari seçimi için tabu arama algoritması
Using tabu search algorithm in the selection of architecture for artificial neural networks
ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ
- Derin ve sığ yapay sinir ağları ile altın fiyatları öngörüsü
Forecasting gold price with shallow and deep artificial neural networks
NAGİHAN MERAL
- Yapay sinir ağlarının iklim bölgelerinin belirlenmesinde kullanılması ve Ward metodu ile karşılaştırılması
Applying artificial neural networks on determining climate zones and comparison with the Ward?s method
SİNAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2009
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. KEREM CIĞIZOĞLU
- A comparison of predator teams with distinct genetic similarity levels in single prey hunting problem
Tek av avlama probleminde farklı genetik benzerlik düzeylerine sahip avcı takımlarının karşılaştırılması
ÇAĞRI YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ONUR TOLGA ŞEHİTOĞLU
- Yapay sinir ağlarının modern sezgisel-üstü algoritmaları yoluyla eğitimi
Training of artificial neural networks via modern meta-huristic algorithms
ERDAL EKER
Doktora
Türkçe
2020
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KAYRİ
DOÇ. DR. SERDAR EKİNCİ