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: Yapay zeka, Artificial intelligence
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Classification using spiking neural networks
Darbeli sinir ağları ile sınıflandırma çözümleri
GÖKÇEN SİNANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Estimation of database query time before execution in a database management system
Bir veritabanı yönetim sisteminde sorgu çalıştırmadan önce sorgu süresi tahmini
ELİF EZGİ YUSUFOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MURAT AYYILDIZ
PROF. DR. ENSAR GÜL
- Noma tabanlı bilişsel radyo haberleşme sistemlerinde derin öğrenme yöntemleri ile ergodik kapasite tahmini başarım analizi
Ergodic capacity estimation with deep learning methods in noma based cognitive radio communication system
ABDULKADİR GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAMDAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF BAŞGÜMÜŞ
- Vadeli İşlem ve Opsiyon Borsası'nda TL Dolar vadeli işlem sözleşmelerinin gün sonu uzlaşma fiyatının yapay sinir ağları ile tahmini
Predicting TRY USDollar futures contracts daily settlement price in Turkish derivatives exchange with artificial neural networks
YÜKSEL AKDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İDİL ÖZLEM KOÇ
- Yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemleri ile meme kanseri koltuk altı lenf nodu durumunun belirlenmesi
Prediction of the axillary lymph node status in breast cancer using artificial neural network and logistic regression analysis methods
RUKİYE KARAKIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. İNAN GÜLER