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 teknik analizde kullanımı ve bir uygulama
Artificial neural networks in technical analysis and an application
GÜRKAN SERHADLIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
- Yapay sinir ağlarının dengesiz veri setlerinin sınıflandırılmasının iyileştirilmesi
Improvement of classification of unbalanced datasets of neural networks
SİMAY UĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT ÇAPAR
- Artificial neural networks for electroencephalogram classification
Başlık çevirisi yok
ALI MOHSIN LATEEF ALKHAFAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Yapay sinir ağlarının otomatik olarak FPGA çipine uygulanması için denetleyici tasarım aracı
A controller design tool development for automatically mapping neural networks onto FPGAs
GÜNAY TEMÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ŞAHİN
- Yapay sinir ağlarının çizge veritabanları üzerinde gerçekleştirimi
Implementation of artificial neural networks on graph databases
DOĞA BARIŞ ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CUMHUR KINACI