El yazısı rakam tanıma için yapay sinir ağları tabanlı öznitelik çıkarma
Loading...
Date
2017
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
Bu tezde, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı ağırlıklarının öznitelik vektörü olarak kullanılabileceği önerilmektedir. Sinir ağları örüntü tanımada sınıflandırma yapmayı sağlayan bir algotimadır. Bu çalışmada bu gerçeğe ek olarak, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı vektörlerinin görüntünün öznitelikleri olarak kullanılmasında bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Sistem ana olarak 3 basamaktan oluşmaktadır: önişlemci, öznitelik çıkarıcı ve sınıflandırıcı. Herbir deneyde sadece sınıflandırıcı katmanı değişmektedir diğer iki katman tüm deneyler için default olarak kullanılmaktadır. Sıfılanırıcı olarak destekçi vektör makinaları, sinir ağları ve Öklid uzaklığı sınıflanıdırıclarından yararlanılmıştır. Önerilen sistem performansını değerlendilmesi MNIST ve USPS denektaşı verikümeleri üzerinde yapılmıştır.
Bu tezde, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı ağırlıklarının öznitelik vektörü olarak kullanılabileceği önerilmektedir. Sinir ağları örüntü tanımada sınıflandırma yapmayı sağlayan bir algotimadır. Bu çalışmada bu gerçeğe ek olarak, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı vektörlerinin görüntünün öznitelikleri olarak kullanılmasında bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Sistem ana olarak 3 basamaktan oluşmaktadır: önişlemci, öznitelik çıkarıcı ve sınıflandırıcı. Herbir deneyde sadece sınıflandırıcı katmanı değişmektedir diğer iki katman tüm deneyler için default olarak kullanılmaktadır. Sıfılanırıcı olarak destekçi vektör makinaları, sinir ağları ve Öklid uzaklığı sınıflanıdırıclarından yararlanılmıştır. Önerilen sistem performansını değerlendilmesi MNIST ve USPS denektaşı verikümeleri üzerinde yapılmıştır.
Bu tezde, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı ağırlıklarının öznitelik vektörü olarak kullanılabileceği önerilmektedir. Sinir ağları örüntü tanımada sınıflandırma yapmayı sağlayan bir algotimadır. Bu çalışmada bu gerçeğe ek olarak, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı vektörlerinin görüntünün öznitelikleri olarak kullanılmasında bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Sistem ana olarak 3 basamaktan oluşmaktadır: önişlemci, öznitelik çıkarıcı ve sınıflandırıcı. Herbir deneyde sadece sınıflandırıcı katmanı değişmektedir diğer iki katman tüm deneyler için default olarak kullanılmaktadır. Sıfılanırıcı olarak destekçi vektör makinaları, sinir ağları ve Öklid uzaklığı sınıflanıdırıclarından yararlanılmıştır. Önerilen sistem performansını değerlendilmesi MNIST ve USPS denektaşı verikümeleri üzerinde yapılmıştır.
Description
Keywords
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
Citation
WoS Q
Scopus Q
Source
Volume
Issue
Start Page
0
End Page
107