Geri Dön

Zamansal bilgi grafikleri için evrimsel ve karşıtsal temsil: Yapay zeka bilincinin inşası

Evolutional and contrastive representation for temporal knowledge graphs: the construction of ai consciousness

PDF İndir

  1. Tez No: 965883
  2. Yazar: MUSTAFA SITKI ATMACA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERİNÇ KARATAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Bilginin zaman içerisindeki evrimi, günümüzün veri-yoğun dünyasında giderek daha kritik bir araştırma alanı hâline gelmiştir. Zamansal bilgi grafı (Temporal Knowledge Graph, TKG) çıkarımı ise değişen ilişkileri anlamak ve geleceğe dönük kestirimler yapabilmek adına araştırmacılara güçlü imkânlar sunmaktadır. Bu tezin temel motivasyonu, TKG çıkarımında öne çıkan iki farklı yaklaşımı; evrimsel temelli gösterim öğrenimi (evolutional representation learning) ve tarihsel/karşıtsal öğrenim (historical contrastive learning) bir araya getirerek her iki yöntemin güçlü yanlarını tek bir çatı altında toplamak ve böylece daha anlamlı, genellenebilir ve yüksek performanslı sonuçlar elde edebilecek bir hibrit model ortaya koymaktır. Çalışma kapsamında önce“Evrimsel Temsil Öğrenmesine Dayalı Zamansal Bilgi Grafiği Akıl Yürütme”ve“Tarihsel Karşıtlıklı Öğrenme ile Zamansal Bilgi Grafiği Akıl Yürütme”yaklaşımları özgün biçimde yeniden uygulanmış, daha sonra bu iki modelin mimari prensipleri bütünleştirilerek yeni bir hibrit model tasarlanmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen hibrit modelin hem doğruluk hem de genelleme kapasitesi bakımından diğer iki modele kıyasla kayda değer bir üstünlük sağladığını göstermektedir. Böylece tezin hedefi olan“evrimsel”(değişimi yakalama) ve“tarihsel/karşıtsal”(bağlamsal ayrımı güçlendirme) bakış açılarını birlikte kullanarak zamansal bilgi grafı çıkarımında ileriye dönük bir adım atma amacı başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The evolution of knowledge over time has become an increasingly critical area of research in today's data-intensive world. Temporal Knowledge Graph (TKG) inference offers researchers powerful opportunities to understand changing relationships and make future predictions. The main motivation of this thesis is to bring together two different approaches in TKG inference evolutionary representation learning and historical/contrastive learning to bring together the strengths of both methods under a single roof and thus to present a hybrid model that can achieve more meaningful, generalizable and high-performance results. Within the scope of the study, first,“Temporal Knowledge Graph Reasoning Based on Evolutional Representation Learning”and“Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning”approaches are re-implemented in an original way, and then a new hybrid model is designed by integrating the architectural principles of these two models. Experimental results show that the proposed hybrid model provides a significant superiority over the other two models in terms of both accuracy and generalization capacity. Thus, the aim of the thesis to take a forward step in temporal knowledge graph extraction by using the“evolutionary”(capturing change) and“historical/contrastive”(strengthening contextual distinction) perspectives together has been successfully achieved.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    883217

    Investigation of agricultural residue burning and wildfire impacts on air quality via satellite retrievals in Southern Turkey

    Uydu verileri ile Türkiye'nin Güney Bölgesinde anız yakılmasının ve orman yangınlarının hava kalitesine etkisinin incelenmesi

    MERVE EKE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  2. Tez No

    659288

    Yüzey sıcaklığı ve iklimsel veriler kullanılarak zamansal değişimin belirlenmesi (Kabil şehri örneği)

    Determination of temporal change using surface temperature and climatic data (Kabul city example)

    QAIS AHMAD ARIA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR AVDAN

  3. Tez No

    684449

    Kozmik ışınların sentinel uydu verileri üzerindeki muhtemel etkisinin araştırılması

    The research of the possible effect of cosmic rays on sentinel satellite data

    HAKAN KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Astronomi ve Uzay BilimleriAkdeniz Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUSRET DEMİR

  4. Tez No

    444577

    Perceptually-driven computer graphics and visualization

    Görsel algı odaklı bilgisayar grafikleri ve görselleştirme

    ZEYNEP ÇİPİLOĞLU YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL BÜLENT ÖZGÜÇ

    DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN

  5. Tez No

    487976

    İklim değişikliğine bağlı deniz yüzey suyu sıcaklığının coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama yöntemleri ile izlenmesi ve modellenmesi

    Monitoring and modeling of climate change dependent seawater surface temperature using geographical information systems (GIS) and remote sensing methods

    ŞEYMA MERVE KAYMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Su ÜrünleriMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Su Ürünleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YABANLI

Geri Dön