• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • 1- Fakülteler | Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
  • View Item
  •   DSpace Home
  • 1- Fakülteler | Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Odaklanan nöron

Thumbnail

View/Open

Publisher's Version (667.9Kb)

Date

2017-06-27

Author

Çam, İlker
Tek, Faik Boray

Metadata

Show full item record

Citation

Çam, İ. & Tek, F. B. (2017). Odaklanan nöron focusing neuron. Paper presented at the 2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017, 1-4. doi:10.1109/SIU.2017.7960632

Abstract

Geleneksel yapay sinir ağında topoloji eğitim sırasında değişebilecek esnekliğe sahip değildir. Ağda her bir nöron ve bağımsız bağlantı katsayıları çözüm işlevinin bir parçasıdır. Bu bildiride önerdiğimiz odaklanabilir nöron birbirine bağımlı katsayıların çekildiği bir odaklayıcı işlevden yararlanır. Nöron odak pozisyonu ve açıklığını değiştirerek aktivasyon topladığı nöronları değiştirebilir. Bu özelliği sayesinde esnek ve dinamik bir ağ topolojisi oluşturabilir ve standart geriye yayılım algoritmasıyla eğitilebilir. Yapılan deneylerde odaklanabilir nöronlarla kurulan bir ağ yapısının, tümüyle bağlı yapay sinir ağına göre daha yüksek başarı elde ettiği gözlenmiştir.
 
The traditional neural network topology is not flexible to change during the training process. Every neuron and it's independent weights in the network are part of the solution function. The proposed focusing neuron model utilizes inter-dependent weights produced by a focusing function. This neuron can change it's focus position and aperture. This property allows a flexible-dynamic network topology, which can be trained using conventional back-propagation algorithm. Our experiments show that focusing neuron neural networks achieve higher success than hilly connected neural networks.
 

Source

2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017

URI

https://hdl.handle.net/11729/1526
http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2017.7960632

Collections

  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering [103]
  • Scopus İndeksli Bildiri Koleksiyonu [409]
  • WoS İndeksli Bildiri Koleksiyonu [332]

Related items

Showing items related by title, author, creator and subject.

  • An adaptive locally connected neuron model: Focusing neuron 

    Tek, Faik Boray (Elsevier B.V., 2021-01-02)
    This paper presents a new artificial neuron model capable of learning its receptive field in the topological domain of inputs. The experiments include tests of focusing neuron networks of one or two hidden layers on synthetic ...
  • Uyarlanır yerel bağlı nöron modelinin incelemesi 

    Tek, Faik Boray (2019-04-10)
    Bu çalışmada uyarlanır yerel bağlı (odaklanan) nöron modelinin bir incelemesi sunulmuştur. Öncelikle bu modelin varolan diğer nöron modelleri ile ilişkisi incelenmiştir. Daha sonra modelin ileri beslemede çalışması ve ...
  • Derin öznitelikler ile anlambilimsel görüntü bölütleme 

    Sünetci, Sercan; Ateş, Hasan Fehmi (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-07-05)
    Derin evrişimsel sinir ağları (ESA) pek çok sınıflandırma probleminde olduğu gibi anlambilimsel görüntü bölütlemede de çok ciddi başarı göstermiştir. Fakat derin ağların eğitilmesi hem zaman alıcıdır hem de geniş bir eğitim ...



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |

DSpace@Işık

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitationThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitation

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide || Library || Işık University || OAI-PMH ||

Işık University Library, Şile, İstanbul, Turkey
If you find any errors in content please report us

Creative Commons License
Işık University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Işık:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.