Spline based neural networks
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2005-06
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Işık Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Özet
In this thesis, we applied the Catmull-Rom splines and B-splines to the neural networks models, which are Multi Layer Perceptrons, Elman Networks, and Locally Recurrent Neural Networks, as adaptive activation functions. We derived the learning algorithms for the five new neural network models, which we proposed. This new models are called 2Multi Layer Perceptrons with Adaptive B- Spline Activation Function3, 2Elman Networks with Adaptive Catmull-Rom Spline Activation Function3, 2Elman Networks with Adaptive B- Spline Activation Function3, 2Locally Recurrent Neural Networks with Adaptive Catmull-Rom Spline Activation Function3, 2Locally Recurrent Neural Networks with Adaptive B- Spline Activation Function3. We measure the performance of these networks on the xor problem and compare the performance of them for this problem. To simulate the networks and to compare their performances we developed a web-based neural network simulator written in PHP 4 called SBNN.
Bu tez ile, Catmull-Rom spline fonksiyonları ve B-spline fonksiyonları uyarlanabilir aktivasyon fonksiyonları olarak, yapay sinir ağı modelleri olan Çok Katmanlı Ağlara,Elman ağlarına ve Yerel Geri Beslemeli ağlara uygulandı. Bu uygulamalardan oluşturduğumuz 5 yeni yapay sinir ağı modeli için öğrenme algoritmalarının çıkarımları yapıldı. Bu yeni modeller sırasıyla 2Uyarlanabilir Catmull-Rom Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Çok Katmanlı Ağlar3, 2Uyarlanabilir B-Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Çok Katmanlı Ağlar3 , 2Uyarlanabilir Catmull-Rom Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Elman Ağları3, 2Uyarlanabilir B-Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Elman Ağları3, 2Uyarlanabilir Catmull-Rom Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Yerel Geri Beslemeli ağlar3, ve son olarak 2Uyarlanabilir B- Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Yerel Geri Beslemeli ağlar3 diye adlandırılır. Ağların performansı xor problemi kullanılarak ölçüldü ve sonuçları birbirleriyle karşılaştırıldı. Yapay sinir ağlarını oluşturulması ve performanslarının ölçülmesi için SBNN adında PHP 4 programlama dilin ile yazılmış web tabanlı bir yapay sinir ağı similatörü geliştirildi.
Bu tez ile, Catmull-Rom spline fonksiyonları ve B-spline fonksiyonları uyarlanabilir aktivasyon fonksiyonları olarak, yapay sinir ağı modelleri olan Çok Katmanlı Ağlara,Elman ağlarına ve Yerel Geri Beslemeli ağlara uygulandı. Bu uygulamalardan oluşturduğumuz 5 yeni yapay sinir ağı modeli için öğrenme algoritmalarının çıkarımları yapıldı. Bu yeni modeller sırasıyla 2Uyarlanabilir Catmull-Rom Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Çok Katmanlı Ağlar3, 2Uyarlanabilir B-Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Çok Katmanlı Ağlar3 , 2Uyarlanabilir Catmull-Rom Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Elman Ağları3, 2Uyarlanabilir B-Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Elman Ağları3, 2Uyarlanabilir Catmull-Rom Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Yerel Geri Beslemeli ağlar3, ve son olarak 2Uyarlanabilir B- Spline Aktivasyon Fonksiyonlu Yerel Geri Beslemeli ağlar3 diye adlandırılır. Ağların performansı xor problemi kullanılarak ölçüldü ve sonuçları birbirleriyle karşılaştırıldı. Yapay sinir ağlarını oluşturulması ve performanslarının ölçülmesi için SBNN adında PHP 4 programlama dilin ile yazılmış web tabanlı bir yapay sinir ağı similatörü geliştirildi.
Açıklama
Text in English ; Abstract: English and Turkish
Includes bibliographical references (leaves 70-71)
X, 72 leaves
Includes bibliographical references (leaves 70-71)
X, 72 leaves
Anahtar Kelimeler
Adaptive activation functions, Adaptive catmull-rom spline activation functions, Adoptive B- spline activation functions, SBNN, Spline activation functions, Spline networks, Spline ağları, Spline aktivasyon fonksiyonları, Uyarlanabilir aktivasyon fonksiyonları, Uyarlanabilir B-spline aktivasyon fonksiyonları, Uyarlanabilir catmull-rom spline aktivasyon fonksiyonları
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Dalkılıç, H. (2005). Spline based neural networks. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
