El Yazısı Rakam Tanıma için Yapay Sinir Ağları Tabanlı Öznitelik Çıkarma

Simple item page
dc.contributor.advisor Tora, Hakan
dc.contributor.advisor Öztoprak, Kasım
dc.contributor.author Pirim, Mine Altınay Günler
dc.contributor.other Airframe and Powerplant Maintenance
dc.date.accessioned 2024-07-08T09:42:50Z
dc.date.available 2024-07-08T09:42:50Z
dc.date.issued 2017
dc.department Fen Bilimleri Enstitüsü / Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Bilim Dalı
dc.description.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.
dc.description.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. en
dc.identifier.endpage 107
dc.identifier.startpage 0
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14411/6152
dc.identifier.yoktezid 490329
dc.institutionauthor Tora, Hakan
dc.language.iso en
dc.subject Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subject Computer Engineering and Computer Science and Control en_US
dc.subject Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
dc.subject Electrical and Electronics Engineering en_US
dc.title El Yazısı Rakam Tanıma için Yapay Sinir Ağları Tabanlı Öznitelik Çıkarma
dc.title Neural Network Based Feature Extraction for Handwritten Digit Recognition en_US
dc.type Doctoral Thesis
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication 3b369df4-6f40-4e7f-9021-94de8b562a0d
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 3b369df4-6f40-4e7f-9021-94de8b562a0d
relation.isOrgUnitOfPublication 0ad0b148-c2aa-44e7-8f0a-53ab5c8406d5
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 0ad0b148-c2aa-44e7-8f0a-53ab5c8406d5

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
490329 Neural network based feature extraction for handwritten digit recognition.pdf
Size:
4.3 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

Collections

Doktora Tezleri