Implementation of the backpropagation algorithm on İPSC/2 hypercube multicomputer system
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 11749
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KEMAL OFLAZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Geri yayılım ağları, Yapay sinir ağları, Algorithms, Back propagation networks, Artificial neural networks
- Yıl: 1990
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET GERİ YANSITMA ALGORİTMASININ İPSC/2 HYPERCUBE PARALEL İŞLEMCİSİNDE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ Deniz Ercoşkun Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Y. Doç. Dr. Kemal Of lazer Tarih 1990 Geri yansıtma, bazı yapay sinir ağı modelleri için geliştirilmiş bir öğrenme al goritmasıdır. Bu algoritma, özellikle bu tip sinir ağı modellerinin eğitilmesinde kullanılmaktadır. Temel geri yansıtma algoritmasının yavaş yakınsaması bu algoritmanın kullanımını küçük sinir ağlarıyla sınırlandırmıştır. Bu tez çalış masında geri yansıtma algoritması hypercube paralel işlemcisinde gerçekleştirilmiş ve bir dizi yapay sinir ağma uygulanmıştır. Bu çalışmanın diğer bir amacı, büyük yapay sinir ağları için bir simulasyon ve öğretim ortamı geliştirilmesidir. iv
Özet (Çeviri)
ABSTRACT IMPLEMENTATION OF THE BACKPROPAGATION ALGORITHM ON iPSC/2 HYPERCUBE MULTICOMPUTER SYSTEM Deniz Ercoşkun M.S. in Computer Engineering and Information Science Supervisor: Assist. Prof. Dr. Kemal Of lazer December 1990 Backpropagation is a supervised learning procedure for a class of artificial neural networks. It has recently been widely used in training such neural networks to perform relatively nontrivial tasks like text-to-speech conversion or autonomous land vehicle control. However, the slow rate of convergence of the basic backpropagation algorithm has limited its application to rather small networks since the computational requirements grow significantly as the network size grows. This thesis work presents a parallel implementation of the backpropagation learning algorithm on a hypercube multicomputer system. The main motivation for this implementation is the construction of a parallel training and simulation utility for such networks, so that larger neural network applications can be experimented with. ni
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
<the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları
Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications
SİNAN KARAMAHMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Diktörtgen mikroşerit antenlerin yapay sinir ağları ile analizi ve tasarımı
Analysis and design of rectangular microstrip antennas with the use of artificial neural networks
MEHMET ERLER
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KERİM GÜNEY
YRD. DOÇ. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Multilayer perceptron neural network in analog VLSI-a system level study
Analog VLSI olarak çok katmanlı perseptron sinir ağı-sistem seviyesinde bir çalışma
ARİF SELÇUK ÖĞRENCİ
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanılarak EKG vurularının sınıflandırılması
Classification of ECG beats by using artifical neural networks and genetic algorithms
ZÜMRAY DOKUR
