Geri Dön

Optimizasyon ve özelde Gradient yöntemi

Optimization and especially Gradient method

  1. Tez No: 833774
  2. Yazar: AYŞENUR GİZEM GEMİCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN AZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Bu çalışmada özellikle sinir ağları ve makine öğrenmesi için çok gerekli ve önemli olan optimizasyon problemleri incelenmiştir. Bu inceleme iki aşamada yapılmıştır. Birinci aşamada mevcut olan bir optimizasyon probleminin matematiksel olarak bir fonksiyon ile ifade edildiği takdirde, verilen bu fonksiyonun kritik noktaları ve bu kritik noktaların tabiatları arasındaki ilişki netleştirilip bir kritik noktanın maksimum nokta ya da minimum nokta olabilmesi için (hatta eyer noktası olabilmesi için) gerekli olan koşullar ifade edilip kanıtlanmıştır. İkinci aşama olarak ise uygulamaya yönelik çalışmalara (örneklere) yer verilmiştir. Bu araştırmada analitik çözüm yönteminin yanı sıra iki farklı optimizasyon algoritması ifade edilip incelenmiştir. Bu algoritmalar Tam Gradient Yöntemi ve Newton Yöntemidir.

Özet (Çeviri)

In this study, optimization problems, which are very necessary and important for neural networks and machine learning, are examined. This review was carried out in two phases. In the first phase, in case that an optimization problem is expressed mathematically with a function, the necessary conditions for a critical point to be a maximum or minimum point (or even a saddle point) expressed and proven by clarifying the relation between the critical points of the function and the nature of these critical points. At the second phase, practical studies (examples) were included. In this study, besides the analytical solution method, two different optimization algorithms were expressed and examined. These algorithms are Full Gradient Method and Newton Method.

Benzer Tezler

  1. Elma kabuklarından elde edilen fenolik bileşiklerin lipozom ile enkapsülasyonu

    Encapsulation of phenolic compounds which extracted from apple peels

    EVREN DEMİRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK

  2. Lojistik yönetiminde lojistik ağların kullanımı ve bir işletme için lojistik ağın geliştirilmesi

    Using of logistics networks in logistics management and design of logistics network for a firm

    AHMET SERHAT ULUDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İşletmeGazi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH ERSOY

  3. Düşük kaliteli linyit yakıtlı akışkan yataklı termik santral tasarımı ve optimizasyonu

    Optimization and designing of a fluidized bed thermal power plant with low quality lignite

    AZİZ KÖMÜRCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZHAN ERBAŞ

  4. Transmit power optimization based on user demand

    Kullanıcı talebine bağlı iletim gücü optimizasyonu

    TUĞRA ŞAHİNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT