An Analysis of learning in the recurrent random neural network as autoassociative memory
Döngülü rastlantısal sinir ağının özçağırışımlı hafıza olarak öğreminin çözümlenmesi
- Tez No: 38551
- Danışmanlar: DOÇ.DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağlan, Rastlantısal Ağlar, Döngülü Rastlantısal Ağlar, Özçağrışımlı Hafıza, Gelenbe öğrenme Algoritması, Algoritmalar, Yapay sinir ağları, Artificial Neural Networks, Random Networks, Recurrent Random Network, Autoassociative Memory, Gelenbe's Learning Algorithm, Algorithms
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz DÖNGÜLÜ RASTLANTISAL SİNİR A?ININ ÖZÇA?IRIŞIMLI HAFIZA OLARAK Ö?RENİMİNİN ÇÖZÜMLENMESİ KARAÖZ, Ali Emre Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Uğur HALICI Ocak, 1995, 101 sayfa. Bu tezde, Gelenbe tarafından geliştirilen döngülü rastlantısal ağ modeli için öğrenme algoritması incelenmiştir. Bu öğrenme algoritması hata fonksiyonunun karesinin eğim azalmasını kullanır. Bu modelin analitik özellikleri sonucunda; n sinir hücreli bir ağın yeni bir giriş-çıkış çiftini öğrenmesi için her seferinde n tane doğrusal ve n tane doğrusal olmayan denklemin çözümünü gerektiren“geri-yayılmalı”bir algoritma ortaya çıkmaktadır. Burada Gelenbe öğrenme algoritması için bir yaklaşım yöntemi kullanılarak özçağrışımlı hafıza olarak verimliliği incelenmiştir. Bu amaçla; Hamming uzaklığı, hata karesinin ortalaması, ve tam tanıma oram gibi bazı basan ölçütleri kullanılarak, Hopfield ağı ve rastlantısal sinir ağlarım temel alan diğer bir çağaşımlı hafıza olan pozitif ve negatif düğümlü rastlantısal sinir ağı karşılaşılmıştır. Daha sonra, dıştan gelen girişlerin basan üzerindeki etkileri incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT AN ANALYSIS OF LEARNING IN THE RECURRENT RANDOM NEURAL NETWORK AS AUTOASSOCIATTVE MEMORY KARAÖZ, Ali Emre M. S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Uğur HALICI January, 1995, 101 pages. In this study, the learning algorithm for the recurrent random network model introduced by Gelenbe is examined. This learning algorithm uses gradient descent of a quadratic error function. The analytical properties of the model lead to a“backpropagation”type algorithm which requires the solution of a system of n linear and n non-linear equations each time the n-neuron network“learns”a new input- output pair. Its efficiency as autoassociative memory is investigated by using an approximate method for Gelenbe's learning algorithm. For this purpose, some performance criteria like the hamming distance, mean square error, and full recognition rate, are used for comparing with Hopfield associative memory and the Random Neural Network with Positive and Negative Nodes being another associative memory method based on random neural networks. Then the effect of the exogenous inputs on the performance is examined.
Benzer Tezler
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- 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
- An Analysis of delays in phoneme recognition problem through the use of artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile fonem tanıma probleminde gecikmenin etkileri
MURAT ŞIHMANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. FİKRET GÜRGEN
- Genetik hastalıklar için farklı risk gruplarında genetik danışmanın etkileri
The Influence of genetic counceling on different risk groups with certain genetic diseases
ZUHAL AZAKLI
Doktora
Türkçe
1999
Tıbbi Biyolojiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEHER BAŞARAN