Geri Dön

Initialization and training improvements for conic section function neural networks

Konik kesit fonksiyon yapar sinir ağları için başlatma ve eğitim geliştirmeleri

  1. Tez No: 287136
  2. Yazar: CEYHUN ÇELİK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUTLU AVCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Yapay sinir ağları, Genetic algorithms, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Konik Kesit Fonksiyon Yapay Sinir Ağlarının başlatma aşamasında merkez vektörlerinin belirlenmesi için Genetik Algoritma kullanılmıştır ve Konik Kesit Fonksiyon Yapay Sinir Ağlarının eğitim aşaması için geliştirilmiş koni bükme metodu önerilmiştir. Önerilen metotlar UCI machine learning repository veri setlerinden Iris, Lense, Wine, Ecoli ve Haberman ile Two Spiral Problem veri setleri üzerinde test edilmiş ve geleneksel Konik Kesit Fonksiyon Yapay Sinir Ağı ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, Genetic Algorithm is used to determine the center vectors of Conic Section Function Neural Networks on initialization phase and improved cone folding method is proposed for training phase of Conic Section Function Neural Networks. The test performances of the Conic Section Function Neural Network with the proposed training versus Conic Section Function Neural Network with classical training are done on Iris, Lenses, Wine, Ecoli and Haberman datasets of UCI machine learning repository and Two Spiral Problem dataset.

Benzer Tezler

  1. Bir performans aracı olarak kaval ve teknik gelişimi

    The kaval and it's tecnical development as a performence instrument

    CİHAN YURTÇU

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Temel Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAT AŞKIN

  2. Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi

    Analysis of electrocardiogram data by using modified artificial bee colony (MABC) algorithm

    SELİM DİLMAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  3. Türkiye'de ulusal haritacılığın kurumsallaşma süreci

    Institutionalization process of the national mapping in turkey

    MUSTAFA ATA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    CoğrafyaAnkara Üniversitesi

    Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TEMUÇİN FAİK ERTAN

  4. Improvement of deep neural networks by intelligent model initialization

    Akıllı model ilklendirilmesi ile derin sinir ağlarının iyileştirilmesi

    BURAK BENLİGİRAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK

  5. Radar mikro-doppler imza sınıflandırma problemi için derin sinir ağı başlatma ve eğitim metodolojileri

    Deep neural network initialization and training methodologies for radar micro doppler signature classification

    MEHMET SAYGIN SEYFİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE MELDA YÜKSEL TURGUT

    YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU