Geri Dön

A New content adressable memory model utilizing high order neurons

Yüksek dereceli nöronları kullanan yeni bir içerik adreslenebilir bellek modeli

  1. Tez No: 56770
  2. Yazar: ERHAN ÖZTOP
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MARİFİ GÜLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, içerik adreslenebilir bellek, Hopfield mod eli, yüksek dereceli nöron vı, Bellek sistemleri, artificial neural networks, content addressable memory, Hopfield model, high order neuron IV, Memory systems
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İçerik adreslenebilir bellekler, yüklenmiş örüntülerin, çağırılmak istenen örüntü- nün“kısmi bilgi”si ile geri çağırabilme yetisine sahiptirler. Yüklenebilecek en çok örüntü sayısı ve olabildiğince az bilgi ile geri çağırabilme, bir içerik adreslenebilir bellek için anahtar ölçütlerdir. Alışılagelmiş şekilde bu iki parametre çelişkidedir; iyi bir içerik adreslenebilir bellek bu iki ölçüt arasında makul bir denge kurmak zorundadır. Bu tez Yüksek Dereceli Nöron'ları kullanan yeni bir içerik adreslenebilir bellek modeli sunmaktadır. Önerilen modelin analizi yapılmış ve depolama kapasitesi çıkarılmıştır. Yapılan simulasyonlar ve matematiksel sonuçlar modelin Hopfield modelinden çok daha üstün olduğunu göstermektedir.Bunun ötesinde çıkarılan matematiksel sonuçlar, yapılan analizin, Hopfield modelinin de içinde bulunduğu bir içerik adreslenebilir bellek sınıfına genellenmesini mümkün kılmaktadır.

Özet (Çeviri)

The content addressable memories have the capability to retrieve the stored pat terns with provision of“partial information”of the pattern desired to be recalled. The maximum number of patterns that can be stored and the recalling ability with the provision of as little information as possible is the key performance measures of a content addressable memory. As usual, the two parameters are in conflict; a good content addressable memory has to have a reasonable balance be tween the two measures. This thesis presents a novel content addressable memory model utilizing High Order Neurons. The proposed model is analyzed and the storage capacity of the model is derived. The simulations and the mathematical mresults both agree that the model is superior to the Hopfield model. Moreover the mathematical results derived lets the analysis to be generalized to a class of content addressable memories to which also the Hopfield model belongs.

Benzer Tezler

  1. Yangın algılama ve uyarı sistemleri ve bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    SERHAT NİZAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. M. EMİN TACER

  2. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  3. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE