Geri Dön

Multi-modal learning with generalizable nonlinear dimensionality reduction

Genellenebilir doğrusal olmayan boyut düşürme ile çoklu modalite öğrenme

PDF İndir

  1. Tez No: 555429
  2. Yazar: SEMİH KAYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF VURAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bilgi teknolojilerindeki önemli ilerlemeler sayesinde insanlar evrenden çeşitli türde veriler elde edebilmektedir. Bu veriler farklı alanlarda farklı öznitelikler barındırabilmektedir. Yaygın yapay öğrenme yöntemleri istenilen çıktılara ulaşmak için verinin farklı özniteliklerinden faydalanmaktadır. Çok sayıda çalışma, çoklu modalite gösterimleri kullanan yapay öğrenme algoritmalarının tekli modalite algoritmalarına göre daha yüksek potansiyele sahip olduğunu göstermiştir. Bu potansiyel modalitelerin uyumluluğu ve birbirlerine göre içerdikleri ilave bilgiden gelmektedir. Bu tezde, veriyi daha düşük boyutlarda gösterebilmek için gözetimli bir çoklu modalite öğrenme algoritması geliştirilmiştir. Genellenebilir, doğrusal olmayan, Lipschitz devamlılığını sağlayan bir interpolasyon ile modalite içi ve modaliteler arası örnekler için aynı sınıf içerisindeki benzerliğin ve sınıflar arası ayrışımın arttırılması hedeflenmiştir. Önerilen gözetimli öğrenme algoritmasının performansını ölçmek için literatürde sıkça kullanılan çoklu modalite veri kümeleri üzerinde çeşitli çoklu modalite yüz tanıma ve görüntü-metin erişim deneyleri gerçekleştirilmiş, önerilen yöntem ile var olan çoklu modalite öğrenme yaklaşımlarına kıyasla oldukça tatmin edici sınıflandırma ve erişim doğruluklarına ulaşılmıştır. Bu deney bulguları, öğrenmede kullanılan amaç fonksiyonuna gömülümün bütün çevresel uzaya ve önceden görülmemiş test verilerine genellenebilirliğinin dahil edilmesinin çoklu modalite gösterim öğreniminde geleceği parlak performans kazanımları sağladığına işaret etmektedir.

Özet (Çeviri)

Thanks to significant advancements in information technologies, people can acquire various types of data from the universe. This data may include multiple features in different domains. Widespread machine learning methods benefit from distinctive features of data to reach desired outputs. Numerous studies demonstrate that machine learning algorithms that make use of multi-modal representations of data have more potential than methods with single modal structure. This potential comes from the mutual agreement of modalities and the existence of additional information. In this thesis, we introduce a multi-modal supervised learning algorithm to represent the data in lower dimensions. We intend to increase within-class similarity and between-class discrimination for intra- and inter-modal exemplars by a generalizable nonlinear interpolator, which satisfies Lipschitz continuity. In order to measure the performance of the proposed supervised learning algorithm, we have conducted several multi-modal face recognition and image-text retrieval experiments on frequently used multi-modal data sets in the literature and achieved quite satisfactory classification and retrieval accuracy in comparison with existing multi-modal learning approaches.These experimental findings suggest that the incorporation of the generalizability of the embedding to the whole ambient space and unseen test data in the learning objective yields promising performance gains in multi-modal representation learning.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    485260

    Visual object recognition and detection using deep learning

    Derinlikli öğrenme ile görsel nesne tanıma ve tespit etme

    BURAK ÇÖREKCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  2. Tez No

    878611

    Cross-domain one-shot object detection by online fine-tuning

    Çevrimiçi ince-ayar ile tek-örnekli çapraz-alan nesne tespiti

    İREM BEYZA ONUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  3. Tez No

    768069

    Multi-channels deep convolution neural network for early classification of multivariate time series

    Çok kanallı derin dönüşümerken sinir ağıçok değişkenli zaman sınıflandırmasıdiziler

    AHMED MUAYAD QADER QADER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  4. Tez No

    887183

    Metabolism-oriented multiomics data integration

    Farklı omı̇k verı̇lerı̇n metabolı̇zma odaklı entegrasyonu

    AYCAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ ÇAKMAK

  5. Tez No

    816241

    Deep learning approaches for autism spectrum dis-order diagnosis: Ensemble archtectures and multi-modal analysis

    Otizm spektrum bozukluğu teşhisi için derin öğrenme yaklaşımları: Topluluk mimarileri ve multimodal analiz

    ASSIL JABY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Yapay Zeka Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MD BAHARUL ISLAM

Geri Dön