3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Yayın Çizge evrişim ağı kullanarak patojen-konak ağlarında protein etkileşim tahmini(IEEE, 2021-06-09) Koca, Mehmet Burak; Karadeniz, İlknur; Nourani, Esmaeil; Sevilgen, Fatih ErdoğanProteinler yaşamsal faaliyetlerin gerçekleşmesinde kritik rol oynayan biyolojik moleküllerdir. Konak canlı proteinleri ile patojen proteinleri arasındaki etkileşimler patojenkonak etkileşim (PHI) ağlarını oluşturmaktadır. Bu iki parçalı etkileşim ağları patojenin hangi yaşamsal faaliyetleri etkilediğini belirlemede ve dolayısıyla sebep olabileceği hastalıkların tespitinde büyük öneme sahiptir. Proteinler arası etkileşimlerin laboratuvar ortamında tespiti hem zaman alıcı hem de maliyetlidir. Deneysel olarak saptanabilen etkileşim sayısının kısıtlı olması ve bazı etkileşimlerin gözden kaçması hesaplamalı tahmin yöntemlerinin geliştirilmesine önayak olmaktadır. Bu çalışmada PHI ağlarında protein etkileşim tahmini yapmayı sağlayan çizge evrişim ağı (GCN) tabanlı bir yöntem sunulmaktadır. Gözetimsiz olarak eğitilen GCN modeli (GraphSAGE) topolojik bilginin yanı sıra temel öznitelik olarak amino asit dizilimlerini kullanmaktadır. Bu çalışma bildiğimiz kadarıyla PHI ağlarında GCN tabanlı etkileşim tahmini sağlayan ilk çalışmadır. Deneysel sonuçlar geliştirilen modelin kıyaslama için kullanılan PHI veri seti üzerinde yüksek performanslı algoritmalardan %10 daha iyi performans göstererek %96 oranında doğrulukla etkileşim tahmini yaptığını göstermektedir.Yayın Uzaktan algılanan görüntülerde bina yoğunluğu kestirimi için derin öğrenme(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-09) Süberk, Nilay Tuğçe; Ateş, Hasan FehmiBu bildiri, derin öğrenme yöntemleri uygulayarak uzaktan algılamalı optik görüntülerde bina yoğunluğunun noktasal olarak kestirilmesi ile ilgilidir. Bu çalışma kapsamında, evrişimsel sinir ağına (ESA) dayalı derin öğrenme yöntemlerine başvurulmuştur. Önceden eğitilmiş, VGG-16 ve FCN-8s derin mimarileri bu probleme uyarlanmış ve ince ayar verilerek eğitilmiştir. Kestirilen değerler yerleşim bölgelerinde bina yoğunluk haritası oluşturmak için kullanılmıştır. Her iki mimarinin karşılaştırmalı benzetim sonuçları, güdümlü eğitim için binaları gösteren detaylı haritalara ihtiyaç duyulmadan hassas yoğunluk kestirimi yapılabileceğini göstermektedir.Yayın El yazısı rakam sınıflandırması için gözetimsiz benzerlik tabanlı evrişimler(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022) Erkoç, Tuğba; Eskil, Mustafa TanerEffective 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.
