Riemann manifoldu öğrenmesi

dc.contributor.advisorŞahin, Bayram
dc.contributor.authorKonak, Hatice Kübra
dc.date.accessioned2024-08-21T19:26:29Z
dc.date.available2024-08-21T19:26:29Z
dc.date.issued2023
dc.departmentEge Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Matematik Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu tezde metrik öğrenmenin yeni bir alanı olan Riemann metrik öğrenmesi için temel kavramlar ile öncül bilgiler derlenmekte ve Riemann metriği kavramı tanıtılmaktadır. Yüksek lisans tezi olarak hazırlanan bu tez beş ana bölümden oluşmaktadır. Tezin birinci bölümü giriş kısmına ayrılmıştır. İkinci bölümde konu ile ilgili temel kavramlar özellikle manifold ile ilgili temel kavramlar sunulmaktadır. Üçüncü bölümde makine öğrenimi algoritmalarından bahsedilmektedir. Dördüncü bölüm metrik öğrenme ve metrik öğrenme uygulamalarına ayrılmıştır ve sık kullanılan metriklerden bahsedilmiştir. Son bölüm Riemann manifold öğrenimine ayrılmıştır.en_US
dc.description.abstractThis thesis reviews the basic concepts and prior knowledge for Riemannian metric learning, a new area of metric learning, and introduces the concept of Riemannian metric learning. This thesis, prepared as a master's thesis, consists of five main chapters. The first chapter of the thesis is devoted to the introduction. In the second chapter, the basic concepts related to the subject are presented, especially the basic concepts related to manifolds. The third chapter discusses machine learning algorithms. The fourth chapter is devoted to metric learning and metric learning applications and discusses commonly used metrics. The last section is devoted to Riemannian manifold learning.en_US
dc.identifier.endpage98en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=nLNfCsWgUluh5T2iyudShknCy910mU2QCHRBqrVhC7JLgCsskOspcppyXeZWWQgT
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11454/98780
dc.identifier.yoktezid827725en_US
dc.institutionauthorKonak, Hatice Kübraen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherEge Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz20240821_Gen_US
dc.subjectMatematiken_US
dc.subjectMathematicsen_US
dc.titleRiemann manifoldu öğrenmesien_US
dc.title.alternativeRiemannian manifold learningen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar