Optimizasyon ve özelde Gradient yöntemi
Optimization and especially Gradient method
- Tez No: 833774
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN AZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- RTFA ile sistem tanıma ve nöral-bulanık kontrol-
Başlık çevirisi yok
ZEKERİYA UYKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. İBRAHİM KESKİN
- Turkish morphological disambiguation using multiple conditional random fields
Çoklu koşullu rassal alanlar kullanarak Türkçe biçimbilimsel belirsizlik giderme
RAZIEH EHSANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
YRD. DOÇ. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Design, fabrication and characterization of subwavelength-scale distance sensors based on optical directional coupling
Optik yönlü bağlaşım temelli dalgaboyu-altı mesafe ölçüm sensörlerinin tasarımı, imalatı ve karakterizasyonu
SHAHAB BAKHTIARI GORAJOOBI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDAL BULĞAN
- JAK2V617F mutasyonunun altın nanoflares kullanılarak tespiti
Detection of JAK2V617F mutation using gold nanoflares
ERHAN APTULLAHOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Genetikİstanbul ÜniversitesiGenetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELÇUK SÖZER TOKDEMİR
- Design and characterization of novel O/W/O double emulsions
Yeni nesil Y/S/Y çift katlı emülsiyonlarının tasarımı ve karakterizasyonu
TURGAY ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ ALTAY
- Qualitative methods in microwave imaging
Mikrodalga ile görüntülemede nitel yöntemler
MEHMET NURİ AKINCI
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN