Facebook metrics classifications using whale optimization algorithm artificial neural network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 667408
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Bu çalışma, Balina Optimizasyon Algoritmasının (WOA) ve Yapay Sinir Ağının (YSA) Facebook ölçümleri Tahminindeki iki yapay zeka yaklaşımının verimli bir şekilde melezlenmesini araştırıyor. Balina optimizasyon algoritması küresel bir arama tekniğidir, yerel arama yöntemi ise gradyan geri yayılım yöntemidir. YSA'nın yerel sınırla yavaşça karışması ve küresel ideale yakınlaşması olasılığını azaltmak için, YSA, stokastik arama gücünü kullanarak girdiler ve çıktı değişkenleri arasındaki ilişkiyi hesaplamıştır. Değerlendirme amacıyla, hibrit modelin (ANN-WOA) performansı, standart gradyan iniş algoritması ile karşılaştırıldı. Sonuçlar, Ortalama kare hatası, ortalama karekök hatası, sınıflandırma doğruluğu ve kafa karışıklığı matrisi gibi çeşitli performans ölçütleri kullanılarak değerlendirilir. Sonuçlar, önerilen modelin (balina optimizasyonuna dayalı ileri beslemeli sinir ağı) yakınsama hızını ve sınıflandırmanın doğruluğunu artırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This work explores the efficient hybridization of Whale Optimization Algorithm (WOA) and Artificial Neural Network (ANN) two artificial intelligence approaches on the Facebook metrics Estimate. The Whale optimization algorithm is a global search technique, while a local search method is the method of gradient backpropagation. In order to reduce the chances that an ANN slowly mixed with the local limit and converging to the global ideal, ANN has calculated the relationship between inputs and output variables, using the stochastic search power. For evaluation purposes, the performance of the hybrid model (ANN-WOA) was compared with the standard gradient descent algorithm. The results are assessed using various performance metrics alike Mean square error, root mean square error, classification accuracy and confusion matrix. The results demonstrate that the proposed model (whale optimization based feed forward neural network) increases the convergence speed and the accuracy of classification
Benzer Tezler
- Ağ verisi üzerinde ilgili ve rastgele alt uzaylar seçerek birlikte öğrenme
Relevant and random subspaces for co-training in networked data
KADRİYE BAĞLIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks
Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini
ABUBAKHARI SSERWADDA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN
- Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions
Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi
FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Classifier fusion for multimodal correlated classifiers and video annotation
Bağımlı sınıflandırıcılar ve video işaretleme için sınıflandırıcı birleştirme
ÜMİT EKMEKCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Derin duygu analizi ile uzaktan eğitimde kullanıcı deneyimini değerlendirme
Evaluation of user experience in distance learning with deep emotion analysis
RAHIM SADIGOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA PATLAR AKBULUT