Back propagation in artificial multilayer neural
Yapay çok katmanlı nöral bağlantıda geri yayılma
- Tez No: 960023
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Yapay sinir ağı modelleri, canlıların ve özellikle insan beyninin sinir sistemini açıklamak için tanıtıldı. 19. yüzyılın sonundan itibaren, bu binaların esasen nöron adı verilen belirli bir hücre tipinin birbirine bağlı büyük koleksiyonları olduğu biliniyordu. Dolayısıyla, tek bir nöronun nasıl çalıştığı bilgisi, kolektif davranışları için kısmi bir açıklama sağlayabilir. 1943'te McCulloch ve Pitts, ilk sinir ağı modelini önerdiler. Mevcut bilgi biyotipolojisi ve Nöronların Fizyolojisi'ne dayanarak, yapay nöronu (ayrıca birim) bir durum işleme (veya aktivasyon) öğesi olarak tanımlar., adı iki değer alabilir, sıfır veya bir ve birkaç başka nörona iki farklı şekilde bağlanır: ikinci birimin girdisi olarak durumu belirli bir ağırlıkla çarparak alarak veya durumunu başka bir kişi nöronlarına (sürüm) göstererek. Giriş sinyallerinin toplamı belirli bir değeri aştığında nöron durumu olarak u varsayar, aksi takdirde ateşleme sıfırdır (yani aktivasyon fonksiyonu İngilizce fonksiyondur). Farklı yapay nöronların tekil aktivasyonları arasındaki bu ilişki, onun kolektif davranışını vurgulayan evrimsel bir ağ haline gelmesini sağlar.
Özet (Çeviri)
Artificial neural network models were introduced to explain this the nervous system of living beings, and especially the human brain. From the end of the 19th century, it was known that these buildings were essentially huge collections of a certain type of cell called neurons tied together. Hence the knowledge of how a single neuron works may provide a partial explanation for their collective behavior. In 1943, McCulloch and Pitts proposed the first neural network model artificial. Based on existing knowledge biotypology and Physiology of Neurons, defines the artificial neuron (also unit) as a state processing (or activation) element., whose name can take two values, zero or one, and which is linked to several other neurons in two different ways: by receiving the state as input of the second unit multiplied by a certain weight or indicates his status to another person neurons (edition). When the sum of the input signals exceeds a certain value the neuron assumes u as its state, otherwise the firing is zero (i.e. the activation function is the English function). This relationship between single activations of different artificial neurons makes it an evolutionary network highlighting its collective behavior.
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Yapay sinir ağı ile elektrot ve izolatör biçim optimizasyonu
Electrode and insulator contour optimization by artificial neural network
SUNA BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Farkli yapay zeka yöntemleri̇yle günlük akarsu akim değerleri̇ni̇n tahmi̇ni̇-Haldi̇zen Deresi̇ örneği̇
Estimation of daily streamflow using different artificial intelligence methods-a case study of Haldizen Stream
SİNAN NACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat MühendisliğiAksaray Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ HINIS
- Genetik algoritma ile yapay sinir ağlarında yapı ve parametre optimizasyonu
Structure and parameter optimization of neural networks using genetic algorithm
AYŞEGÜL ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER GÖKBULUT