Geri Dön

Sigmoid fonksiyonlar ile etkinleştirilmiş sinir ağı operatörleri için yaklaşım sonuçları

Approximation results for neural network operators activated by Sigmoid functions

  1. Tez No: 944671
  2. Yazar: DİLAN BÜŞRA UYGUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLEN BAŞCANBAZ TUNCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Banach uzayları, Düzgün yaklaşım, Norm, Yapay sinir ağları, Banach spaces, Uniform approximation, Norm, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde; tek değişkenli, kompakt bir aralıkta veya tüm reel eksende sürekli Banach uzayı değerli fonksiyonlara, sırasıyla, Banach uzayı değerli sinir ağı operatörleri veya bunların interpolasyon benzeri formları ile nicel yaklaşım çalışılmıştır. Operatörler, sigmoid bir fonksiyon olan Richards eğrisi tarafından üretilen çan eğrisi şeklindeki bir aktivasyon fonksiyonu kullanılarak tanımlanmıştır. Yaklaşım sonuçları; ilişikteki fonksiyonun veya Banach uzayı değerli yüksek mertebeden türevinin süreklilik modülünü içeren Jackson tipi eşitsizlikler elde edilerek verilmektedir. Bu yaklaşım sonuçları; noktasal ve düzgün norma göredir. Ayrıca, özel durumda somutlaştırmak için, kompakt bir aralıkta veya tüm reel eksende sürekli reel değerli fonksiyonlara sinir ağı operatörleri veya interpolasyon benzeri formları ile noktasal ve düzgün yaklaşım için benzer nicel tahminler elde edilmiştir. Son olarak, genel sigmoid fonksiyonu ile üretilmiş aktivasyon fonksiyonu kullanılarak tanımlanan Banach uzayı değerli sinir ağı operatörleri için benzer nicel yaklaşım sonuçları incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the univariate quantitative approximation of Banach space valued continuous functions defined on a compact interval or all the real line by Banach space valued neural network operators or their quasi interpolation forms are studied respectively. The operators are defined by using a bell shaped activation function generated by the Richards curve which is a sigmoid function. The approximation results are derived by obtaining Jackson type inequalities involving the modulus of continuity of the attached function or its Banach space valued high order derivative. These approximation results are pointwise and with respect to the uniform norm. Moreover, to concretize in the special case, we investigate the similar quantitative estimates for pointwise and uniform approximation by the quasi-interpolation neural network operators with real valued continuous functions on a compact interval or on the entire real axis. Finally, similar quantitative approximation results are studied for the Banach space valued neural network operators defined by an activation function generated by general sigmoid function.

Benzer Tezler

  1. Biyomedikal işaretlerin yeni bir adaptif aktivasyon fonksiyonlu yapay sinir ağı ile sınıflandırılması

    Classification of biomedical signals via a new artifical neural network with adaptive activation function

    GÜLAY TEZEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY

  2. Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü

    Motion control of robots with artificial neural networks

    HAKAN ARSLAN

  3. Analitik fonksiyonların bazı alt sınıfları için dördüncü Hankel determinantı

    Fourth Hankel determinant for some subclasses of analytic functions

    BÜŞRA KÖRFECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MatematikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATUN ÖZLEM GÜNEY

  4. Bazı büyüme modellerinin adım fonksiyonlarının yaklaşımları üzerine

    On the approaches of step functions of some growth models

    YASİN SÜZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MatematikOrdu Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KORKMAZ

  5. Adaptif rasyonel transfer fonksiyonu: İkili optimizasyon problemleri için hızlı yeni bir yaklaşım

    Adaptive rational transfer function: A fast novel approach for binary optimization problems

    AYŞEN KÜÇÜKYAĞLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT TONGUR