Yapay sinir ağlarının yapay alg algoritması ile eğitimi
Artificial algae algori̇thm on training artificial neural networks
- Tez No: 518094
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Yapay Sinir Ağları günümüzde yaygın olarak kullanılan bir problem çözme stratejisidir. Geçtiğimiz yıllar içerisinde sınıflandırma, örüntü tanıma, görüntü işleme gibi bir çok alanda başarıyla kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağlarının en önemli ve en zor aşaması eğitim sürecidir. Eğitimdeki temel zorluk optimum ağ parametrelerinin bulunması sürecidir. Literatürde Yapay Sinir Ağlarının eğitimi için bir çok algoritma kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında Yapay Sinir Ağlarının eğitimde ilk kez Yapay Alg Algoritması önerilmiştir. Yapay Alg Algoritması, hareketli mikro alglerin karakteristik özelliklerinden ve yaşam davranışlarından esinlenen metasezgisel bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritmanın geniş bir yelpazedeki optimizasyon problemlerini başarıyla çözebildiği kanıtlanmıştır. Önerilen yöntemin başarısının doğrulanması için UCI veri tabanından alınan farklı zorluk seviyelerine sahip on sınıflandırma problemi çözülmüştür. Yapay Alg Algoritması ile eğitilen Yapay Sinir Ağları; Parçacık Sürü Optimizasyonu, Balina Optimizasyon Algoritması, Güve Optimizasyon Algoritması, Çoklu Evren Algoritması, Yarasa Optimizasyon Algoritması, Guguk Kuşu Optimizasyon Algoritması ve Gri Kurt Optimizasyonu ile eğitilen Yapay Sinir Ağlarıyla sınıflandırma problemleri üzerinde kıyaslanmıştır. Algoritmaların sonuçları ortalama sınıflandırma başarısı, en iyi sınıflandırma başarısı, standart sapma değeri, lokal minimumdan kaçınma eğilimi, yakınsama eğrisi, istatistiksel testler ve eğitim süresi üzerinden değerlendirilmiştir. Çalışma sonuçları, Yapay Alg Algoritmasının Yapay Sinir Ağları eğitiminde güvenilir bir yaklaşım olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Artificial Neural Networks are a commonly used problem solving strategy. Over the years, many areas such as classification, pattern recognition, image processing have been successfully used. The most important and difficult phase of Artificial Neural Networks is the training process. The main difficulty in training is the process of finding optimal network parameters. Many algorithms have been used for the training of artificial neural networks in the literature. In this thesis Artificial Algae Algorithm for training Artificial Neural Network for the first time. Artificial Algae Algorithm is a nature-inspired metaheuristic optimization algorithm. Ten classification dataset with different difficulty levels from UCI database is utilized to benchmark the performance of the proposed method. For verification, the results compared to seven swarm based Algorithm. These Algorithms are Particle Swarm Optimization, Whale Optimization Algorithm, Mont Flame Optimization, Multi Verse Optimization, Bat Optimization Algorithm, Cuckoo Search Optimization and Grey Wolf Optimization. The results of the algorithms were evaluated on average and best classification success, standard deviation, local minimum avoidance tendency, convergence curve, statistical tests and duration of training. The results of the study show that Artificial Algae Algorithm is a reliable approach for training Artificial Neural Networks.
Benzer Tezler
- Yapay alg algoritması ile yapay sinir ağlarının ağırlıklarının optimizasyonu
The weights optimization of artificial neural network with artificial algae algorithm
SAEED SHAKIR MAHMOOD
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY TEZEL
- Development of chitosan-based delivery systems for biomedical applications
Biyomedikal uygulamalar için kitosan tabanlı dağıtım sistemlerinin geliştirilmesi
NİHAL OLCAY DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
BiyomühendislikKoç ÜniversitesiKimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA KIZILEL
DOÇ. DR. TUĞBA BAĞCI ÖNDER
- Çok doymamış yağ asitleri bakımından zengin alg ilave edilen yemlerin levrek (Dicentrarchus albrax L., 1758)'de büyüme performansı ve vücut komposizyonuna etkisi
Effects of pufa (Polyunsaturated fatty acids) enriched algae added diets on growth and body composition of sea bass (Dicentrarchus labrax L., 1758)
KAMİL MERT ERYALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Su Ürünleriİstanbul ÜniversitesiSu Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL ŞENER
- 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 yapay arı kolonisi algoritması ile eğitilmesi
Training artificial neural networks with artificial bee colony algorithm
CELAL ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA