Yazar "Tekedereli, Nida" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Yapay sinir ağları ile veriye dayalı modelleme için diferansiyel evrim tabanlı bir nöroevrim uygulaması
    (İnönü Üniversitesi, 2024) Tekedereli, Nida; Alagöz, Barış Baykant
    Yapay sinir ağları modellerinin eğitimi geriye yayılım yöntemi ile etkili bir şekilde yapılabilmektedir. Ancak, ağın öğrenme kalitesi ve uygulama başarısını artırabilmek için eğitim kümesi verilerine uygun optimal ağ mimarisinin belirlenmesi gerekmektedir. Yaygın olarak ağın mimari optimizasyonu manüel olarak bir uzman tecrübesine dayanarak yapılmaktadır ve bu bağımlılık otonom akıllı sistem uygulamaları için bir dezavantaj oluşturmaktadır. YSA ağ mimarisi, temelde veri kümesinden öğrenmek için kullanılan modelin karmaşıklığını belirlemektedir. Optimal mimariye sahip olmayan yapay sinir ağlarının eğitiminde aşırı öğrenme veya aşırı genelleme gibi eğitim sorunları görülebilmekte ve yapay sinir ağı modelinin uygulama performansını düşürebilmektedir. Nöroevrim alanı, yapay sinir ağının performansını iyileştiren yönde değişim ve evrim süreçlerini araştırır. Böylece optimal performansa sahip yapay sinir ağı modelini geliştirmeyi amaçlar. Bu tez çalışmasında diferansiyel evrim algoritması ile yapay sinir ağı mimarisini optimize eden bir nöroevrim uygulaması çalışılmış, ve ev enerji yükü tahmin probleminde bir uygulanması Matlab ortamında gerçekleştirilmiştir. Konutların ısıtma yükü tahmin probleminde yapay sinir ağı modelinin mimari optimizasyonu için ortalama mutlak hata tabanlı ve belirlilik katsayısı tabanlı amaç fonksiyonlarının performansları incelenmiştir ve önerilmiş bazı amaç fonksiyonlarının performansları ile karşılaştırılmıştır.