Yapay nöron ağı modelleri
| dc.contributor.advisor | Öztürk, Yusuf | |
| dc.contributor.author | Erdem, Mahmut H | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-19T19:36:24Z | |
| dc.date.available | 2024-08-19T19:36:24Z | |
| dc.date.issued | 1994 | |
| dc.department | Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description | Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz. | en_US |
| dc.description.abstract | IV ÖZET YAPAY NÖRON AĞI MODELLERİ ERDEM, Mahmut H. Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Yusuf Öztürk Haziran 1994, 67 sayfa Bu tezde yeni ve radikal bir hesaplama yöntemi olan Yapay nöron ağı modelleri anlatılmıştır. Biyolojik sinir sistemlerinden esinlenerek geliştirilen YNA'lar son yıllarda oldukça popülerite kazanmış ve birçok alana uygulanmıştır. Tezin ana hedefi yeni YNA modelleri geliştirmektir. Bu kapsamda 6 ayn model geliştirilmiş ve 4. bölümde bu yapılar tanıtılmıştır. Tez, tümüyle teorik bir çalışma içerir. Ancak, matematiksel modellerin analitik yorumlarının yetersiz kaldığı birçok.yerde bilgisayar simulasyonları yapılmıştır. Simulasyonlara ilişkin bilgisayar programlan gibi detaylar anlatılmamış, yalnızca sonuçlara değinilmiştir. 3. bölümde daha önce başka araştırmacılar tarafından geliştirilen yapılar tanıtılmıştır. Bu bölümün popüler YNA'ların tamunu yanında geliştirdiğimiz modellerin benzer işleve sahip modellerle karşılaştırılmasına olanak sağlayacağı düşünülmüştür. Anahtar kelimeler : Yapay nöron ağlan, Nörobilgisayar, Adaptif sistemler, İlişkili bellek, Sınıflandırma, Optimizasyon | en_US |
| dc.description.abstract | ABSTRACT ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELS ERDEM Mahmul H. M.S. Thesis in Computer Engineering Supervisor : Assoc. Prof. Yusuf Öztürk June 1994, 67 pages In this thesis, a new and radical computing model, artificial neural networks, is introduced. ANNs, which have been developed by inspirations from biological nervous system, have gained popularity in recent years and applied to various engineering problems. The theme of the thesis is to develop new ANN models. In this context 6 different structures have been developed and these are explained in chapter 4. The thesis conlaines a fully theoretical study. However, many computer simulations have been performed whenever a formal analysis of the mathematical model is insufficient. Aside from the details of the simulations, results are given in a ^ comprehensive manner.. Chapter 3 introduces ANNs which are developed by other researchers. This chapter is intended both to serve as an introduction to various popular ANNs and to give the reader the oppurtunity to compare our models to models of similar functionality. Keywords : Artificial neural networks, Neurocomputing, Adaptive systems, Associative memory. Classification, Optimization. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 75 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11454/84555 | |
| dc.identifier.yoktezid | 35854 | en_US |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Ege Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | en_US |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | en_US |
| dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
| dc.subject | Yapay sinir ağları | en_US |
| dc.subject | Artificial neural networks | en_US |
| dc.title | Yapay nöron ağı modelleri | en_US |
| dc.title.alternative | Artifical neural network models | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
