Derin öğrenme uygulamaları
Deep learning applications
- Tez No: 394502
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Derin İnanç Ağları (Deep Belief Networks), makine öğrenmesinde ve örüntü tanıma alanlarında son yıllarda en çok ilgi duyulan konulardan biri olmuştur. Derin inanç ağları üst üste eklenmiş ve birbirine bağlı Kısıtlı Boltzmann Makinelerinden (Restricted Boltzmann Machine) meydana gelmektedir. Kısıtlı Boltzmann makineleri, enerji tabanlı olasılıksal yapay sinir ağlarıdır. Derin inanç ağları pek çok gizli katman içermektedir ve Autoencoder mimarisi kullanılarak ince ayar yapıldıktan sonra optimize edilmektedir. Autoencoder ise girdi uzayını yeni bir uzaya dönüştüren bir yapıdır. Bu tez çalışmasında, MNIST veri kümesi kullanılarak karakter tanıma işlemi yapılmıştır. Ardından, Autoencoder çıkışı görüntülerin kenar belirleme uygulamaları yapılmıştır. Kenar belirleme, hem makine öğrenmesi hem de bilgisayarla görü işlemlerinde önemli bir yere sahiptir. Kenar belirleme işlemlerinde Sobel, Prewitt ve Roberts kenar belirleme yöntemleri kullanılmıştır. Ayrıca, tez çalışmasında kenar belirleme konusu literatürde ilk defa derin öğrenme yapısı kullanılarak ele alınmıştır. Uygun derin inanç ağları kullanılarak, bazı saklı özellikler (feature) incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Deep learning and deep belief networks (DBNs) are two of the most used topics in machine learning and pattern recognition areas, in recent years. DBNs consist of stacked Restricted Boltzmann Machine (RBM) structure and these stacked RBMs are connected to each other. RBM is energy based stochastic neural network. DBNs have many hidden layers and they are optimized after fine-tuning process with Autoencoder (AE) architecture. AE transforms input space to a new space. In this thesis, character recognition is handled by using MNIST dataset. Then AE output images used in edge detection applications. Edge detection is also one of the important issues in machine learning and computer vision areas. Some of classical edge detection techniques such as Sobel, Prewitt and Roberts used in applications. In this thesis, we propose deep learning based edge detection method. Our proposal has not been discussed before in the literature related with DBNs. Some hidden features are examined with suitable DBNs architectures.
Benzer Tezler
- Hiperspektral görüntü sınıflandırma uygulamalarında makine ve derin öğrenme kullanımı
The use of machine and deep learning on hyperspectral image classification applications
EREN CAN SEYREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL
- Derin öğrenme tekniklerinin biyomedikal imgeler üzerine uygulamaları
Applications of deep learning techniques on biomedical images
MEHMET EMRE SERTKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Derin öğrenme tabanlı adli analiz uygulamaları
Deep learning based forensic applications
AHMET GÖKHAN POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK
- Ağ tehdit algılamada derin öğrenme uygulamaları
Deep learning aplications for network intrusion detection
MESUT KAPAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT CANAYAZ
- Derin öğrenme tabanlı akıllı tarım ve uygulamaları
Deep learning based smart agriculture and applications
FURKAN ALP ESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTUĞ ONAN