Geri Dön

Çeşitli geriye yayılım yapay sinir ağı algoritmalarının karşılaştırılması ve bazı uygulamaları

Benchmarking of some various backpropagation algorithms and some applications

  1. Tez No: 170522
  2. Yazar: MUSTAFA ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MEMMEDAGA MEMMEDOV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Geriye Yayılma Algoritması, Yapay Sinir Ağlan, Eğitim Algoritması I, Artificial Intelligence, Backpropagation Algorithm, Artificial Neural Networks, Training Algorithm n
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz Bu tezin amacı; insan beyninin ve işleyişinin modellenmesinden ortaya çıkan yapay zeka biliminin bir alt dalı olan yapay sinir ağlarında kullanılan "özel bir öğrenme -geriye yaydım algoritması ve bu algoritmanın çeşitli gelişmiş versiyonlarının gerçek problemlerle performansının incelenmesidir. Geriye yayılım algoritması, öğrenmesi gerekli olayı açıklayan örnekleri alır ve bu örnekleri kullanarak bu olay hakkında bir deneyim edinir. Bu deneyimi kullanarak daha sonra görmediği örnekler hakkında karar verir. Geriye yayılımın bu gelişmiş yöntemleri hakkında ayrıntılı bilgiler verilmiş ve geriye yayılım ağının performansının arttırılması için gerekli olan işlemler ve öne sürülen çalışmalara deyinilmiştir. Deneysel bulgular dört pratik problem verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmış ve problemin sınıfına göre daha avantajlı algoritmalar belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT The purpose of this thesis is to survey the backpropagation and some of its advanced algorithms with respect to real-world benchmarking problems. Backpropagation algorithm is a member of Artificial Neural Network studies which is sub domain of Artifical Intelligent. Artificial Intelligent simulates processing and structure of the human brain. Backpropagation algorithm gathers examples of the event which is wanted to be learned by us and acquires some experiences about that event. Algorithm decides about some of the new examples which have never seen so far by backpropagation. Important information about backprogation and its extended versions is given in that thesis. Some tricks are advised to increase performance of algorithms. Algorithms are experienced with four significant real-world problems. These algorithms' performances are compared each other and which algorithm is the best according to the type of problem is determined.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Tez No

    768890

    A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. Tez No

    39613

    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

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  4. Tez No

    617466

    Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu

    Optimization of headway with smart card data mining in urban public transportation planning

    BEDRETTİN TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GERŞİL

  5. Tez No

    856275

    Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

Geri Dön