3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Yayın Gerçel ve karmaşık süzgeç öbeklerinin eşdalgacıklı tasarımı(IEEE, 2006-07-31) Ateş, Hasan Fehmi; Orchard, Michael T.; Kanberoğlu, BerkayBu bildiride, eşdalgacıklı tam geri çatma süzgeç öbekleri tasarlamak için, Parks-McClellan algoritması gibi tekniklerle üretilen enküçük-enbüyük optimal eşdalgacıklı kısıtsız süzgeçleri eşlemlemede kullanılan basit bir yöntem sunulmaktadır. Bu yöntem, hem standart alçak- ve yüksek geçiren süzgeçlerin tam geri çatması sağlayacak şekilde tasarımlarına hem de kritik örneklenmiş karmaşık süzgeçlerin tasarımlarına uygulanmıştır. Gerçel süzgeç öbeği tasarımı için, yöntemimiz, tam geri çatma kısıtlarını karşılayan ve aynı zamanda standart enküçük-enbüyük süzgeç tasarımı ölçütlerini eniyileyen eşdalgacıklı alçak ve yüksek geçiren süzgeçleri üretmektedir. Karmaşık süzgeç öbeği tasarımı için, yöntemimiz, tam geri çatmaya izin verirken aynı zamanda rezone eden sinyaller için kritik örneklenmiş bir zarf/faz gösterimi oluşturmaktadır. Karmaşık süzgecin genlik tepkisi, ideal pozitif bir frekans geçirme kuşağının eşdalgacıklı yaklaşımıdır. Faz tepkisi ise salt doğrusal fazın eşdalgacıklı yaklaşımıdır.Yayın Mahremiyeti koruyan, merkezi, hibrit film öneri sistemi: araçlar arası internet için bir yaklaşım(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2025-08-15) Şimşek, Musa; Tüysüz Erman, AyşegülBu çalışmada, kullanıcı verilerinin gizliliğini korurken öneri doğrulu günü artırmayı hedefleyen, diferansiyel mahremiyet destekli hibrit bir öneri modeli sunulmuştur. Model mimarisi, Matris Çarpanlaması (MF), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarını birleştirmektedir. Laplace mekanizmasına dayalı gürültü enjeksiyonu ile eğitim sürecinde diferansiyel mahremiyet sağlanmış ve ayrıca hiperparametre optimizasyonu uygulanmıştır. Model, kullanıcı film etkileşimlerini içeren MovieLens 100K veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. Performans değerlendirmesi MSE, MAE ve NDCG metrikleriyle yapılmış; hiperparametre optimizasyonu ile MSE bazında yaklaşık %4 iyileşme sağlandığı, yüksek gizlilik düzeyinde ise doğrulukta yaklaşık %39 oranında bozulma yaşandığı gözlemlenmiştir.Yayın El yazısı rakam sınıflandırması için gözetimsiz benzerlik tabanlı evrişimler(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022) Erkoç, Tuğba; Eskil, Mustafa TanerEffective training of filters in Convolutional Neural Networks (CNN) ensures their success. In order to achieve good classification results in CNNs, filters must be carefully initialized, trained and fine-tuned. We propose an unsupervised method that allows the discovery of filters from the given dataset in a single epoch without specifying the number of filters hyper-parameter in convolutional layers. Our proposed method gradually builds the convolutional layers by a discovery routine that extracts a number of features that adequately represent the complexity of the input domain. The discovered filters represent the patterns in the domain, so they do not require any initialization method or backpropagation training for fine tuning purposes. Our method achieves 99.03% accuracy on MNIST dataset without applying any data augmentation techniques.
