Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorNizam, Ali
dc.contributor.authorDemirci, Ulaş
dc.date.accessioned2021-04-15T08:45:40Z
dc.date.available2021-04-15T08:45:40Z
dc.date.issued2021en_US
dc.identifier.citationDEMİRCİ, Ulaş, Sezgisel Algoritmalar Kullanarak Derin Öğrenme Ağlarında Performans İyileştirilmesi, Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul 2021.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11352/3284
dc.description.abstractCNN (Convolutional Neural Network-Evrişimli Yapay Sinir Ağı) ağlarını günümüzde çok popüler olan ve özellikle resim tanımada kullanılan bir yapay Zeka ağ türüdür. CNN ağları tipik doğrusal bir ağdır. Bu doğrusal yapısından dolayı karmaşık resimlerde çıkabilecek sorunları çözmesi güç olabilmektedir. Çalışmamızda CNN ağların konvolüsyon işlemine kaldırılarak yerine ACO (Ant Colony Optimization - Karınca Koloni Algoritması) dayalı bir katman getirilerek bu lineer olamayan sezgisel yöntemlere dayanarak çözmek amaçlanmıştır. Doğa esinli algoritmik yaklaşımların derin öğrenme ağlarına uyarlanmasıyla hiper parametre sayısının azaltılabileceği ve doğruluğun iyileştirebileceği görülmüştür.en_US
dc.description.abstractCNN is an Artificial Intelligence network used to describe NN networks, which is very popular today. CNN networks are typically a linear network thus, it is not difficult to solve the problems that may arise in complex pictures. In this work, ACO (Ant Colony Algorithm) are replaced against Conv process and replaced by, and this is solved based on heuristic methods that cannot be linear. It has been observed that by adapting the nature-inspired algorithm to deep learning networks, the number of hyperparameters can be reduced and accuracy can be increased.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_US
dc.subjectKarınca Koloni Optimizasyonuen_US
dc.subjectEvrişimli Yapay Sinir Ağıen_US
dc.subjectDerin Öğrenmeen_US
dc.subjectConvolutional Neural Networken_US
dc.subjectAnt Colony Optimizationen_US
dc.subjectDeep Learningen_US
dc.titleSezgisel Algoritmalar Kullanarak Derin Öğrenme Ağlarında Performans İyileştirilmesien_US
dc.title.alternativePerformance Improvement in Deep Learning Networks Using Intuitive Algorithmsen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentFSM Vakıf Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorDemirci, Ulaş


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster