Çeşitli geriye yayılım yapay sinir ağı algoritmalarının karşılaştırılması ve bazı uygulamaları

dc.contributor.advisorMemmedov, Memmedaga
dc.contributor.authorŞahin, Mustafa
dc.date.accessioned2025-01-26T20:45:45Z
dc.date.available2025-01-26T20:45:45Z
dc.date.issued2004
dc.departmentÇOMÜ, Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.descriptionBu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
dc.descriptionFen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractoz Bu tezin amacı; insan beyninin ve işleyişinin modellenmesinden ortaya çıkan yapay zeka biliminin bir alt dalı olan yapay sinir ağlarında kullanılan "özel bir öğrenme -geriye yaydım algoritması ve bu algoritmanın çeşitli gelişmiş versiyonlarının gerçek problemlerle performansının incelenmesidir. Geriye yayılım algoritması, öğrenmesi gerekli olayı açıklayan örnekleri alır ve bu örnekleri kullanarak bu olay hakkında bir deneyim edinir. Bu deneyimi kullanarak daha sonra görmediği örnekler hakkında karar verir. Geriye yayılımın bu gelişmiş yöntemleri hakkında ayrıntılı bilgiler verilmiş ve geriye yayılım ağının performansının arttırılması için gerekli olan işlemler ve öne sürülen çalışmalara deyinilmiştir. Deneysel bulgular dört pratik problem verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmış ve problemin sınıfına göre daha avantajlı algoritmalar belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Geriye Yayılma Algoritması, Yapay Sinir Ağlan, Eğitim Algoritması I
dc.description.abstractABSTRACT The purpose of this thesis is to survey the backpropagation and some of its advanced algorithms with respect to real-world benchmarking problems. Backpropagation algorithm is a member of Artificial Neural Network studies which is sub domain of Artifical Intelligent. Artificial Intelligent simulates processing and structure of the human brain. Backpropagation algorithm gathers examples of the event which is wanted to be learned by us and acquires some experiences about that event. Algorithm decides about some of the new examples which have never seen so far by backpropagation. Important information about backprogation and its extended versions is given in that thesis. Some tricks are advised to increase performance of algorithms. Algorithms are experienced with four significant real-world problems. These algorithms' performances are compared each other and which algorithm is the best according to the type of problem is determined. Keywords: Artificial Intelligence, Backpropagation Algorithm, Artificial Neural Networks, Training Algorithm n
dc.identifier.endpage152
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12428/7482
dc.identifier.yoktezid170522
dc.language.isotr
dc.publisherÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.snmzKA_Tez_20250125
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Control
dc.titleÇeşitli geriye yayılım yapay sinir ağı algoritmalarının karşılaştırılması ve bazı uygulamaları
dc.title.alternativeBenchmarking of some various backpropagation algorithms and some applications
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar