Tez No |
İndirme |
Tez Künye |
Durumu |
383248
|
|
A multinomial prototype-based learning algorithm / Çok kutuplu boyutlar içeren uzaylarda prototip tabanlı öğrenme
Yazar:AHMET CAN BULUT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin:
|
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
131 s.
|
|
Günümüzde, bir zamanlar ulaşılamaz sayılan fikirlerin aslında gerçeklenebilir olduğu
bilgisayar bilimindeki gelişmeler sayesinde kanıtlanmıştır. Bilim adamları, çevreyle
etkileşim kurabilen, kazandığı tecrübelerden yararlanarak yeni koşullara adapte olabilen
öğrenen sistemler geliştirmeyi başarmışlardır. İsim, fiil, sıfat gibi kavramları
öğrenebilen insansı robotlar artık programlanabilmektedir. Bütün bu gelişmelerin arkasında,
başarılı öğrenme ve sınıflandırma tekniklerinin geliştirilmesi yatmaktadır.
Bu tezde, boyutların dağılımsal özelliklerinden faydalanan, prototip tabanlı yeni bir
öğrenen sistem sunuyoruz. Prototiplerde görülen "çok kutuplu boyut" problemini çözerek,
düzensiz davranışlar sergileyen boyutlarla, birbirinden ayrı istikrarlı desenler
içeren boyutların ayrımına varabiliyoruz. Testlerimizde, 8 ayrı veri grubu kullandık ve
algoritmamızı aralarında SVM ve AdaBoost gibi algoritmaların bulunduğu 9 ayrı algoritmayla,
her bir veri grubu üzerinde karşılaştırdık. Girdilerin sunum sırasına hassasiyet
göstermemekle beraber, MNPBL ismini verdiğimiz öğrenme algoritması, isabet
oranı, koşu süresi, öğrenme eğrisi ve en önemlisi çok kutuplu boyutları çözümleme
alanlarında etkili performans göstermiştir.
|
|
Recent studies in machine learning field proved that ideas which were once thought
impractical are in fact tangible. Over the years, researchers have managed to develop
learning systems which are able to interact with the environment and use experiences
for adaptation to new conditions. Humanoid robots can now learn concepts such as
nouns, adjectives and verbs, which is a big step for building human-like learners.
Behind all these achievements, development of successful learning and classification
techniques is one of the key factors. In this thesis, we propose a novel prototypebased
learning method which uses the distributional properties of class dimensions.
By dealing with the problem of feature dimensions' having multiple polarities, our algorithm
can distinguish the dimensions which display unpredictable behaviors from
the ones which are composed of multiple predictable patterns. We tested our algorithm
on 8 different datasets and compared the results with 9 other algorithms including
SVM and AdaBoost. Apart from being insensitive to the ordering of inputs, our
method showed that it provides comparable performance in terms of accuracy rate,
running time, learning curve and most importantly the ability to resolve multipolarity
in dimensions. |