Uyarlanır yerel bağlı nöron modelinin incelemesi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-8649-6013
dc.authorid0000-0002-8649-6013en_US
dc.contributor.authorTek, Faik Borayen_US
dc.date.accessioned2021-01-05T11:58:58Z
dc.date.available2021-01-05T11:58:58Z
dc.date.issued2019-04-10
dc.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.description.abstractBu çalışmada uyarlanır yerel bağlı (odaklanan) nöron modelinin bir incelemesi sunulmuştur. Öncelikle bu modelin varolan diğer nöron modelleri ile ilişkisi incelenmiştir. Daha sonra modelin ileri beslemede çalışması ve geriye yayılım ile eğitilmesi tartışılmıştır. Modelin çalışma prensipleri sentetik sınıflandırma veri kümeleri üzerinde deneylerle gösterilmiştir. Son olarak, basit ve evrişimli ağların saklı katmanlarında odaklı nöronlar kullanılması halinde tam bağlı nöronlara göre daha iyi bir performans elde edilebileceği MNIST, CIFAR10, FASHION gibi popüler imge tanıma veri kümelerinde karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir.en_US
dc.description.abstractThe manuscript presents a detailed study of adaptive local connected (focusing) neuron model. Our analysis starts with the model’s relation to other neuron models. Then we describe the feed-forward operation and its training with backpropagation gradient descent algorithm. The operation principles of the model were demonstrated with synthetically sampled data sets. Finally, the comparative experiments on popular image recognition datasets such as MNIST, CIFAR10, and FASHION show that using focusing neuron layers can improve the classification performance in some data sets.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationTek, F. B. (2019). Uyarlanır Yerel Bağlı Nöron Modelinin İncelemesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 12(4), 307-317. doi:10.17671/gazibtd.569827en_US
dc.identifier.endpage317
dc.identifier.issn1307-9697en_US
dc.identifier.issn2147-0715en_US
dc.identifier.issue4
dc.identifier.startpage307
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/3002
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17671/gazibtd.569827
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpjMk9EUTRPQT09
dc.identifier.volume12
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorTek, Faik Borayen_US
dc.language.isotren_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherGazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsüen_US
dc.relation.ispartofBilişim Teknolojileri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectYapay sinir ağıen_US
dc.subjectNöronen_US
dc.subjectUyarlanır yerel bağlı nöronen_US
dc.subjectOdaklanan nöronen_US
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.subjectNeuronen_US
dc.subjectAdaptive locally connected neuronen_US
dc.subjectFocusing neuronen_US
dc.titleUyarlanır yerel bağlı nöron modelinin incelemesien_US
dc.title.alternativeA study on adaptive locally connected neuron nodelen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
3002.pdf
Boyut:
1.41 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Publisher's Version
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

MF - Makale Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu