Reservoir computing model using a single nonlinear nanoelectromechanical resonator at atmospheric conditions
Atmosferik koşullarda tek bir doğrusal olmayan nanoelektromekanik rezonatör kullanan rezervuar hesaplama modeli
- Tez No: 886425
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SELİM HANAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Rezervuar hesaplama, hesaplama açısından pahalı tekrarlayan nöral ağlarını (RNN'ler) kullanan geleneksel sistemlere alternatif bir yöntemdir. Bu yöntemde eğitim, yoğun eğitim gerektiren NN'lerde gizli katmanların yerine kara kutu işlevi gören doğrusal olmayan bir fiziksel sistemin yalnızca son katmanında gerçekleştirilir. Bu çalışma, daha önceki çalışmalarda kullanıldığı gibi karmaşık geri besleme döngülerine veya uzaysal olarak genişletilmiş rezervuarlara güvenmek yerine, rezervuar hesaplaması için içsel doğrusal olmayan özelliklere sahip küçük bir nanoelektromekanik sistem (NEMS) rezonatörünün kullanılmasını önermektedir. Doğrusal sınıflandırma, giriş verilerinin daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürülmesiyle mümkün kılınır; bu, NEMS rezonatörünün doğrusal olmama özelliğinin ve geçici yanıtından kaynaklanan sönümlenen bellek davranışının birleşimi kullanılarak gerçekleştirilir. Mikromekanik rezonatörlerin kullanıldığı rezervuar hesaplamayla karşılaştırıldığında, nanoelektromekanik rezonatörlerin kullanımı, küçük boyutlarından kaynaklanan hızlı bozulma süreleri sayesinde daha hızlı bilgi işlemeyle sonuçlanır. Ayrıca, önerilen NEMS rezervuar hesaplama mimarisinin uygulanması, atmosferik koşullarda çalışabilmesi ve MEMS muadillerine göre daha az yer kaplaması nedeniyle daha pratiktir. Bu çalışma, MNIST el yazısı rakam tanıma görevi ile performansının değerlendirilmesi yoluyla, bir dizi uygulama için önerilen yaklaşımın verimli ve uygulanabilir bilgi işleme potansiyelini vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Reservoir computing is an alternative method to conventional systems using computationally expensive recurrent neural networks (RNNs). In this method, the training is performed only at the final layer of a nonlinear physical system functioning as a black box substituted instead of the hidden layers in RNNs requiring intensive training. This study suggests using a small nanoelectromechanical systems (NEMS) resonator with intrinsic nonlinearities for reservoir computing instead of relying on complicated feedback loops or spatially extended reservoirs as used in the earlier works. The linear classification is made possible by transforming the input data into a higher dimensional space, which is accomplished by utilizing the combination of the nonlinearity of the NEMS resonator and its fading memory behavior stemming from its transient response. Compared to reservoir computing using micromechanical resonators, the use of nanoelectromechanical resonators results in faster information processing, enabled by their rapid decay times arising from their small dimensions. Moreover, the implementation of the proposed NEMS reservoir computing architecture is more practical since it can operate at atmospheric conditions and occupies less space than its MEMS counterparts. This study emphasizes the efficient and feasible information processing potential of the suggested approach for a range of applications by the evaluation of its performance with the MNIST handwritten digit recognition task.
Benzer Tezler
- Echo state network ile sistemlerin modellenmesi
System modeling using echo state network
SELİN YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
- Düşey girişimli basınç testlerinin modellenmesi ve parametre tahmini
The modeling of the vertical interference tests and parameter estimation
İHSAN MURAT GÖK
Doktora
Türkçe
2004
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ONUR
- Regionalization of flood information: The case of the Nile river
Taşkın bilgisinin bölgeselleştirilmesi: Nil nehri örneği
ISAMELDİN ABAKAR ATİEM
Doktora
İngilizce
2004
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN HARMANCIOĞLU
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Multicolor fluorescence microscopy fortracking magnetic micro-agents
Başlık çevirisi yok
MERT KAYA
Doktora
İngilizce
1989
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of TwentePROF. DR. SARTHAK MİSRA