3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Yayın Parallel univariate decision trees(Elsevier B.V., 2007-05-01) Yıldız, Olcay Taner; Dikmen, OnurUnivariate decision tree algorithms are widely used in data mining because (i) they are easy to learn (ii) when trained they can be expressed in rule based manner. In several applications mainly including data mining, the dataset to be learned is very large. In those cases it is highly desirable to construct univariate decision trees in reasonable time. This may be accomplished by parallelizing univariate decision tree algorithms. In this paper, we first present two different univariate decision tree algorithms C4.5 and univariate linear discriminant tree. We show how to parallelize these algorithms in three ways: (i) feature based; (ii) node based; (iii) data based manners. Experimental results show that performance of the parallelizations highly depend on the dataset and the node based parallelization demonstrate good speedups.Yayın Kodlayıcı destekli video çerçeve hız artırımı(IEEE, 2011) Çizmeci, Burak; Ateş, Hasan FehmiVideoda çerçeve hız artırımı (ÇHA), devinim denkleştirme yöntemlerinin kullanılmasıyla hareketlerin daha keskin ve sürekli gösterimini sağlayarak görsel kaliteyi artırmaktadır. Fakat, devinim kestiriminde karşılaşılan problemler ÇHA başarımını etkileyen yapaylıklara neden olabilmektedir. Bu bildiride, kodlayıcı desteği ile kodçözücüdeki ÇHA art işleminin başarımını artıran bir yaklaşım önermekteyiz. Bu yaklaşımda, kodlayıcı, ÇHA sırasında yardımcı olabilecek yan bilgiyi türetip kodlayarak kodçözücüye göndermektedir. Kodçözücü, bu yan bilgiyi kullanarak ÇHA ile daha kaliteli çerçeveler sentezleyebilmektedir. Geliştirilen algoritma, ÇHA sırasında özellikle kapatmadan kaynaklanan yapaylıkları azaltarak önemli görsel kalite kazançları sağlamaktadır. Ayrıca çeşitli video içeriklerinde kodlayıcı destekli ÇHA ile sentezlenen çerçevelerin ortalama PSNR değerlerinin, aynı bithızında H.264 standardı ile kodlanan B-çerçevelere göre daha yüksek olduğu gözlenmiştir.Yayın An open, extendible, and fast Turkish morphological analyzer(Incoma Ltd, 2019-09) Yıldız, Olcay Taner; Avar, Begüm; Ercan, GökhanIn this paper, we present a two-level morphological analyzer for Turkish which consists of five main components: finite state transducer, rule engine for suffixation, lexicon, trie data structure, and LRU cache. We use Java language to implement finite state machine logic and rule engine, Xml language to describe the finite state transducer rules of the Turkish language, which makes the morphological analyzer both easily extendible and easily applicable to other languages. Empowered with a comprehensive lexicon of 54,000 bare-forms including 19,000 proper nouns, our morphological analyzer is amongst the most reliable analyzers produced so far. The analyzer is compared with Turkish morphological analyzers in the literature. By using LRU cache and a trie data structure, the system can analyze 100,000 words per second, which enables users to analyze huge corpora in a few hours.












