Filtreler

2017 - 201912020 - 20252
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Erkoç, Tuğba × İndeks: Conference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S) ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Yayın
    Subset selection for tuning of hyper-parameters in artificial neural networks
    (IEEE, 2017) Aki, K.K.Emre; Erkoç, Tuğba; Eskil, Mustafa Taner
    Hyper-parameters of a machine learning architecture define its design. Tuning of hyper-parameters is costly and for large data sets outright impractical, whether it is performed manually or algorithmically. In this study we propose a Neocognitron based method for reducing the training set to a fraction, while keeping the dynamics and complexity of the domain. Our approach does not require processing of the entire training set, making it feasible for larger data sets. In our experiments we could successfully reduce the MNIST training data set to less than 2.5% (1,489 images) by processing less than 10% of the 60K images. We showed that the reduced data set can be used for tuning of number of hidden neurons in a multi-layer perceptron.
  • Küçük Resim
    Yayın
    TurkEmbed4Retrieval: Türkçe için geri getirme görevine özel gömme modeli
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2025-08-15) Ezerceli, Özay; Gümüşçekiçci, Gizem; Erkoç, Tuğba; Özenç, Berke
    Bu çalışmada, öncelikle Doğal Dil Çıkarımı (DDÇ) ve Anlamsal Metin Benzerliği (AMB) görevleri için geliştirilen TurkEmbed modelinin, MS-Marco-TR veri seti üzerinde ince ayar yapılarak geri getirme görevlerine uygun hale getirilmesini sağlayan TurkEmbed4Retrieval modelini tanıtıyoruz. Model, Matruşka temsili ögrenme ve özel tasarlanmış negatif çiftlerin sıralanması kayıp fonksiyonu gibi ileri seviye egitim teknikleri kullanılarak optimize edilmiştir. Yapılan kapsamlı deneyler, TurkEmbed4Retrieval’ın, geri getirme metriklerinde TurkishcolBERT modelini Scifact-TR veri kümesinde %19–26 oranında geçtiğini göstermektedir. Bu bağlamda, modelimiz, Türkçe bilgi getirme sistemleri için yeni bir çıtaya ulaşmaktadır.
  • Küçük Resim
    Yayın
    El yazısı rakam sınıflandırması için gözetimsiz benzerlik tabanlı evrişimler
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022) Erkoç, Tuğba; Eskil, Mustafa Taner
    Effective training of filters in Convolutional Neural Networks (CNN) ensures their success. In order to achieve good classification results in CNNs, filters must be carefully initialized, trained and fine-tuned. We propose an unsupervised method that allows the discovery of filters from the given dataset in a single epoch without specifying the number of filters hyper-parameter in convolutional layers. Our proposed method gradually builds the convolutional layers by a discovery routine that extracts a number of features that adequately represent the complexity of the input domain. The discovered filters represent the patterns in the domain, so they do not require any initialization method or backpropagation training for fine tuning purposes. Our method achieves 99.03% accuracy on MNIST dataset without applying any data augmentation techniques.