A New content adressable memory model utilizing high order neurons
Yüksek dereceli nöronları kullanan yeni bir içerik adreslenebilir bellek modeli
- Tez No: 56770
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MARİFİ GÜLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, içerik adreslenebilir bellek, Hopfield mod eli, yüksek dereceli nöron vı, artificial neural networks, content addressable memory, Hopfield model, high order neuron IV
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
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
- Yangın algılama ve uyarı sistemleri ve bir uygulama
Başlık çevirisi yok
SERHAT NİZAMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER
- Congestion and packet classification based flow management for software-defined networks
Yazılım tanımlı ağlarda tıkanıklık ve paket sınıflandırmaodaklı akış yönetimi
MERTKAN AKKOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Parallel and pipelined architectures for high speed ip packet forwarding
Yüksek hızlı internet paketi yönlendirmesi için paralel ve boru hattı davranışlı mimariler
OĞUZHAN ERDEM
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. CÜNEYT BAZLAMAÇCI
- Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları
Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications
SİNAN KARAMAHMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Web servisi ile ontoloji yönetimi
Ontology management using web service
EYYÜPHAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP ALTAN