Explainable deep learning: A Study on understandinglearning process of convolutional neural networks withinformation theory
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 770985
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Loughborough Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The goal of this thesis was to understand the learning process of convolutional neural networks with information theoretic concepts. Although the use of Deep Learning is booming in many real-world tasks, their internal processes of how they draw the results are still uncertain. In this paper, an information theoretic approach is used to reveal the typical learning patterns of a convolutional neural network. For this purpose, training samples, true labels, and estimated labels are considered to be random variables. The mutual information and conditional entropy between these variables are then studied using our proposed method. The results of the numerical experiments conducted reveal that information theory is an excellent tool with which to explain convolutional neural networks. The first outcome of the results is that each layer has a different effect on learning. The layers that need to be added to a neural network to gain desired learning level can be determined with the help of information theoretic quantities. Secondly, the optimum number of training epochs and other parameters can be determined with information theory. It is inferred from the results that show the information theoretic quantities graph is parallel to the training accuracy graph. Overall, the experimentations show that information theoretic approach can be utilised to explain convolutional neural networks. This study and related future studies can be considered the foundation for Explainable Machine Learning studies
Benzer Tezler
- Beyond 2D and more: Interpreting remote sensing image classification methods via explainable artificial intelligence
2 boyuttan daha fazlası: Açıklanabilir yapay zeka aracılığıyla uzaktan algılama görüntü sınıflandırma yöntemlerinin yorumlanması
DEREN EGE TURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCHAN APTOULA
- İş analitiğinde tüketici satın alma davranışlarının derin öğrenme modelleri ile tahmini: Uygulamalı bir pazarlama analizi
Prediction of consumer buying behavior with deep learning models in business analytics: An applied marketing analysis
ERDİ KAFLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Yönetim Bilişim SistemleriHaliç ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANIL BURCU ÖZYURT SERİM
- On real-world face super-resolution and face image synthesis evaluation
Gerçek dünya yüz süper çözünürlüğü ve yüz görüntüsü sentezi değerlendirmesi üzerine
ERDİ SARITAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Açıklanabilir yapay zeka ve akustik sinyaller kullanılarak endüstriyel makinelerde anomali tespiti
Anomaly detection in industrial machines using explainable ai and acoustic signals
BETÜL SENA ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- From black box to transparency: Advances in ai-drivenco-creation in architectural design
Kara kutudan şeffaflığa: Mimari tasarımda yapay zeka destekli ortak yaratımdaki ilerlemeler
SEVDA BAŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
MimarlıkTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZELAL ÇINAR