2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Master Thesis Ses Kaynak Ayrıştırmasında Bağımsız Bileşen Analizi Yönteminin İncelenmesi(2022) Güler, Elif Ezgi; Uslu, İbrahim BaranÇalışmada, Ses kaynağı ayrıştırmada Bağımsız Bileşen Analizi metodu incelenmiştir. Bu yöntem, karışım sinyallerinde gözlenen kaynakların bilinmediği bir tür kör kaynak ayırma yöntemidir. Bilinmeyen bir karıştırma matrisi tarafından karıştırılan bağımsız sinyalleri çıkararak bir kokteyl partisi problemini çözmeye çalışıyoruz. ICA algoritmasının Gradient Ascent (ICA-GA), fastICA ve Kernel-ICA gibi bazı alt türleri vardır. Bu çalışmada ICA-GA algoritması üzerinde çalışıyoruz. Bu amaçla iki veya üç ses kaynağının birbirine karıştırıldığı farklı senaryolar incelenmiştir. Yapılan bazı testlerde ses ve gürültü sinyallerini net bir şekilde birbirinden ayırdık. Diğer testlerde ses sinyalleri ayrıldı. Deneylerde ղ (adım-boyutu) ve maksimum iterasyon sayısı parametreleri üzerinde duruldu, ayrıca parametrelerin ICA-GA algoritmasının performansı üzerindeki değeri de incelenmiştir. Kör kaynak ayırmada ICA yönteminin oldukça başarılı olduğunu elde ettik. Maksimum iterasyon parametresinin değerinin tek başına arttırılmasının performans için yeterli bir parametre olmadığı sonucuna varılmıştır. Çünkü maksimum iterasyon sayısı arttıkça algoritmanın çalışma süresi de arttığından geçen süre optimum değerde değildir. Tek başına adım büyüklüğü parametresinin değerini artırmanın algoritmanın performansı üzerinde maksimum yineleme parametresinin değerini tek başına artırmaya göre daha başarılı sonuçlar verdiğini söyleyebiliriz. Çalışma, her bir kaynak sinyalinin ve her bir çıkış sinyalinin korelasyon değerlerini kullanarak, ICA'nın çıkış sinyallerinin sırası hakkındaki belirsizliğine bir çözüm önermektedir.Master Thesis Türkçe ve İngilizce Arasında Nöral Makine Tercümesi(2021) Musa, Muhammad Amır; Uslu, İbrahim BaranMakine Öğreniminin doğru anlaşılması, Yapay Zeka için temel bir temel ve çok bilinen bir başlıktır. . Tüm dünyadaki dil engellerini ortadan kaldırmak için çok iyi bilinen bir araçtır. Bu tezde, Türkçe ve İngilizce arasındaki çeviri için bir Nöral model kurulmuş ve MATLAB'de gerçekleştirilmiş ve kendiliğinden bir deney gerçekleştirilmiştir.Deneyen nesnel ve öznel değerlendirmesi yapılmış ve elde edilen sonuçlar, sonuçlarin ve elde elde etmek için yan yana tutulmuştur. MATLAB kullanılarak dizelerin Türkçeden İngilizceye çeviri süreler elde edilmiş ve tez çalışmasında alıntılanmıştır tutulmuştur. Üç tür Sinir ağı için Matematikse modelleme gerçekleştirilmiştir ve öteleme tahmini, stokastik süreçler ve olasılıksal yöntemler kullanılarak yapılmıştır