Geri Dön

Çevrim içi sıralı öğrenme için yeni bir model önerisi: OS-CELM

A new model for online sequential learning: OS-CELM

  1. Tez No: 647648
  2. Yazar: OLCAY TOSUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RECEP ERYİĞİT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Veri boyutlarının büyümesi ve verinin hızla yenilenmesi sınıflandırma problemlerinde çevrim içi öğrenmeyi daha fazla kullanır hale getirmiştir. Hızlı model oluşturma konusunda popülerliğini koruyan ELM tabanlı OS-ELM çevrim içi öğrenme alanında sıklıkla kullanılmaktadır. ELM tabanlı algoritmaların gizli katman parametrelerini rastgele ataması gizli katmanların etkili kullanımını engellemektedir. Bu tez çalışmasında gizli katman parametrelerinin rastgele atanması yerine sınıflar arası uzaklığı baz alan CELM yöntemini kullanarak daha iyi genelleme performansına sahip Çevrim İçi Sıralı Kısıtlı Aşırı Öğrenme Makinesi (OS-CELM) isminde yeni bir çevrim içi öğrenme modeli sunulmuştur. OS-CELM modelinin ve OS-ELM modelinin üç farklı veri seti üzerinde başarım oranları ve eğitim süreleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmaların sonucunda önerilen modelin daha iyi başarım oranlarının olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The growth of data sizes and the rapid renewal of data have made online learning more used in classification problems. Maintaining its popularity in model training speed, ELM-based OS-ELM is one of the most frequently used in online learning. Despite the fast training ability, random assignment of hidden layer parameters by ELM-based algorithms prevents the effective use of hidden layers. In this study, a new online learning model called Online Sequential Constrained Extreme Learning Machine (OS-CELM) with better generalization performance using the CELM method based on the distance between classes instead of random assignment of hidden layer parameters is presented. OS-CELM model and OS-ELM are compared on three different data sets, in terms of performance rates and training times. As a result of the comparisons, it is seen that the proposed model has better generalization and accuracy performance.

Benzer Tezler

  1. An examination of presage, process and product dimensions in massive open online courses

    Kitlesel açık çevrim içi derslerde girdi, süreç ve çıktı boyutlarının incelenmesi

    BERKAN ÇELİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KÜRŞAT ÇAĞILTAY

  2. Artırılmış gerçeklik ve çevrim içi materyallerle bütünleştirilen öğretim yöntemlerinin, fen dersindeki başarı ve kalıcılığa etkisi: Karma desen

    The effect of teaching methods integrated with augmented reality and online materials on achievement and retention in science lesson: Mixed design

    ENVER TÜRKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET KORUR

  3. Yükseköğretimde araştırma-öğretim etkileşimi: Eğitim fakülteleri örneği

    The research-teaching interaction in higher education: Sample of education faculties

    AYŞE DURMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN BAKİOĞLU

  4. Matematik öğretiminde çevrimiçi ters yüz sınıf modelinin başarı, kalıcılık ve tutuma etkisi

    The effect of online flipped classroom model on achievement, retention and attitude in mathematics teaching

    RECEP ATALAY ÖZDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN İZMİRLİ

  5. Hierarchical deep bidirectional self-attention model for recommendation

    Hiyerarşik çift yönlü öz dikkat tabanlı derin öğrenme tavsiye modeli

    İREM İŞLEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ