Yapay nöron ağlarından çift-yönlü ilişkili bellek
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 29719
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİKRET GÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bellek sistemleri, Yapay sinir ağları, Memory systems, Artificial neural networks
- Yıl: 1993
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Hopfield taraf andan tanıtılan tek katmanlı, tek-yönlü öz-ilişkilendirici daha sonra Kosko tarafından genişletilerek, çift katmanlı ve çift-yönlü hale getirilmiştir. Bu yapıya da Çift-yönlü İlişkili bellek adı verilmiştir. Bu yapı küçük bir ilişki matrisiyle karışık ilişkiyi başarabilir. Fakat, Kosko tarafından kullanılan bu Hebbian kuralına dayalı ilişki matrisi, çok küçük data eğitim seti içerisinde bile kesin hatırlamayı başaramayabilir. Uygulamalara bağlı olarak özel bir eğitim çiftinin veya tüm çiftlerin kesin hatırlanması önemli olabilir. Bu durumda Wang 'in ileri sürdüğü Çoklu Eğitim metodu ile ilişki matrisi oluşturulur ve istenilen çiftler üzerinde çoklu eğitim uygulanır. Böylece istenilen çiftlerin kesin hatırlanması başarılır. Hatırlama işlemi ve enerji hesaplama işlemi her iki yöntemde de aynıdır. üzerinde durduğumuz bir diğer model ise Yüksek Dereceden ÇYIB dir. Bu modelin hatırlama işleminde tüm eğitim çiftleri ve girilen derece önemlidir. Eğitim çiftlerinin fazlalığı ve hatırlama başarısı bakımından bu yöntem genel olarak daha iyi bir performans gösterir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Hopfield introduced a one layer unidirectional autoassociator and it has been extended to be two layer and bidirectional by Kosko. This structure is called a bidirectional associative memory. It can achieve heteroassociation with a smaller correlation matrix. But the form of the Hebbian rule-based correlation matrix used by Kosko cannot guarantee recall of an important patern even in a very small set of traning data. Depending on the application, it may be important to guarantee that a traning pair will be recalled. In this care. Multiple Training Encoding Strategy which introduced by Wang is used and Multiple Training is applied to the desired pairs. So that the desired pairs can guarantee recall. The recall algorithm and energy calculations for the vectors are same in the two method. The other coding strategy is High-order Bidirectional Associative Memory. In this method training pairs and initial order is important. This method significantly improves the storege capacity and error- correcting capability of the bidirectional associative memory.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- DaParT: A data-parallel programming tool
DaParT: Bir veri-paralel programlama aracı
CEVAT ŞENER
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE KİPER
- An Approach to knowledge representation with neural networks using an extended backpropagation learning para digm
Başlık çevirisi yok
WALİD ABU-SALAMEH
Doktora
İngilizce
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET R. TOLUN
- Image processing with multi-state neuron systems
Çok yönelimli nöron sistemlerinde görüntü işleme
SERPİL ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Fizik ve Fizik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YİĞİT GÜNDÜÇ
- Çok katmanlı algılayıcının optimizasyonu ve ağırlıklara bağlı duyarlığı
Başlık çevirisi yok
LALE BAŞTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET GÜRGEN