Ağlar Ağı – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

 Ağlar Ağı

Bir ağ ağı (NoN), hiyerarşik bellek ve öğrenme görevleri yapabilen iç içe geçmiş nöron kümelerinden oluşan çok düzeyli bir sinir ağıdır. Mimari, fraktal benzeri bir yapıya sahiptir, çünkü her bir organizasyon seviyesi birbirine bağlı nöral küme düzenlemelerinden oluşur.

Modeldeki bireysel öğeler sıfır düzeyinde küme organizasyonu oluşturur. Belirli bağlantı türleri aracılığıyla öğeler arasındaki yerel gruplamalar, birinci düzey kümeler üretir. Diğer bağlantılar, birinci düzey kümeleri ikinci düzey kümeler oluşturmak üzere birbirine bağlarken, ikinci düzey kümelerin birleşmesi üçüncü düzey kümeler verir ve bu böyle devam eder.

Tipik bir NoN, şematik olarak gösterilmiştir. NoN’nin yapısı, onu büyük paralel işleme ve hiyerarşik bir arama motoru için doğal bir seçim haline getirir.

NoN’nin eğitimi çok esnektir. Ortalama alan teorisi ve Hebbian öğrenme algoritmaları, NoN’de ilk kullanılanlar arasındaydı.

Son zamanlarda EP’nin uyarlanabilir bölümleme/görüntü düzenlileştirme bağlamında NoN’deki kümeleri keşfetmesi önerildi. İlk olarak, potansiyel işleme stratejilerinin bir popülasyonu oluşturulur ve aşağıdaki ağırlıklı olasılık yoğunluk hata ölçüsü olarak tanımlanan veri kalitesinin bir k-pdf hata ölçüsü Epkdf altında rekabet etmesine izin verilir.

k değişkeninin tanımlandığı yerde, E, veri kümesindeki her bir öğenin öngörülen bir komşu alt kümeyle ilişkisini karakterize eden bir faktördür, pk(k), işlenecek veri kümesi içindeki k’nin olasılık yoğunluk fonksiyonudur, pkm(k) karakterize eder belirli istenen özelliklere sahip bir model veri setinin yoğunluk fonksiyonu ve w(k), tanımlanan ağırlıklandırma katsayısıdır.

Kuyruk bölgesinin toplam olasılığa genellikle daha küçük olan katkısını telafi etmek için. Görüntü işleme bağlamında, küçük bir k’nin düzgün bir görüntü bölgesini, orta bir k’nin bir veya iki baskın kenarı olan bir alanı ve büyük bir k’nin bir doku alanını temsil ettiği gösterildi.

Yerel veri standart sapması σ’nın azalan bir sigmoid fonksiyonu olan aşağıdaki düzenlileştirme parametre atama fonksiyonu λ(σ ) açısından kümeleri tanımlamak için optimizasyon yapılır.

λmin ve λmax kullanılan minimum ve maksimum düzenlileştirme parametreleri olduğunda, α sigmoidal fonksiyonun orijinden sapmasını temsil eder ve β fonksiyonun dikliğini kontrol eder.

Yerel düzenlileştirme parametrelerinin atanmasının yanı sıra, benzer ilişkili λ değerlerine sahip görüntü piksellerini tek bir küme olarak tanımlarsak, bu işlev dolaylı olarak bölütleme sağlar. Bunları ilgili strateji parametreleri σλmin , σλmax , σα , σβ ile sekiz demet halinde birleştirerek, aşağıdaki düzenlileştirme stratejisi Sp’i popülasyondaki pth potansiyel optimize edici olarak tanımlarız.

Birinci nesilde μ Sp örneklerinden oluşan bir P popülasyonu oluşturuyoruz ve μ torunları oluşturmak için bu μ ebeveynlerin her birine mutasyon işlemini uyguluyoruz. Bu ve sonraki nesillerde, potansiyel optimize ediciler, ortaya çıkan kazananların bir sonraki nesilde yeni popülasyona dahil edildiği bir rekabet sürecinden geçer.

Bilgisayar ağı
Bilgisayar ağı Nedir
Bilgisayar ağları Nelerdir
Bilgisayar ağları nerelerde kullanılır
Ağ Nedir
Metropol Alan Ağı
Yerel ağ Nedir
Bilgisayar ağlarının görevi

Doğrusal Füzyon Ağları Olarak Bulanık Sinir Ağları

Birçok multimedya uygulamasında, çeşitli sensörlerden gelen bilgilerin yanal olarak birleştirilerek gelişmiş sınıflandırma elde edildiği çok yönlü bir multimedya füzyon alt sistemine sahip olmak yararlıdır.

Sinir ağları, sensör veya medya füzyonu için doğal bir çözüm sunar. Bunun nedeni, altta yatan modeller veya sensör gürültüleri hakkında tam bilgi yokluğunda doğrusal ve parametrik olmayan tahmin yapabilme yetenekleridir.

Birkaç sınıflandırıcının sınıflandırma gücünü birleştirme sorunu, çeşitli uygulamalar için büyük önem taşımaktadır. İlk olarak, birkaç tanıma problemi için, kalıpları temsil etmek ve tanımak için çok sayıda ortam türü kullanılabilir.

Ek olarak, yüksek boyutlu özellik verileriyle ilgilenen uygulamalar için, özellik vektörünü son bir karar için entegre etmeden önce (yani, böl ve fethet) birkaç düşük boyutlu vektöre bölmek mantıklıdır.

Mevcut bilgi birleştirme modellerinin çoğu, bazı uygun güven parametreleriyle ağırlıklandırılmış çıktıların doğrusal bir kombinasyonuna dayanmaktadır.

Bu, büyük ölçüde aşağıdaki istatistiksel ve hesaplamalı nedenlerle motive edilir:

• Popüler Bayes formülasyonunu kullanabilir.
• Güven parametrelerinin EM eğitiminin benimsenmesini kolaylaştırabilir.

Kanal Füzyonu

Farklı medya kaynaklarından gelen bilgilerle başa çıkmak için iki kanal füzyon modeli önerildi: sınıfa bağlı kanal füzyonu ve veriye bağlı kanal füzyonu.

• Sınıfa bağlı kanal füzyon şeması, her sensör kanalı için bir PDBNN konuşlandırır. Her PDBNN, karşılık gelen sensöründen yalnızca kalıpları alır. Sınıf ve kanal koşullu olasılık yoğunlukları (p(x|ωi , Cj )) tahmin edilir.

Farklı kanallardan gelen çıktılar, ağırlıklı toplam tarzında birleştirilir. Ağırlıklandırma parametreleri, P (Cj |ωi), nesne sınıfı ωi için doğru cevabı üreten kanalın Cj güvenini temsil eder. P (Cj |ωi ) EM algoritması tarafından eğitilebilir; bundan sonra değeri tanımlama işlemi sırasında sabitlenir (HME’deki ağırlıklandırma parametrelerinin değerlerinin giriş modelinin işlevleri olduğunu hatırlayın).

Sınıfa bağlı kanal füzyon şemasının yapısını gösterir. Sınıfa bağlı kanal füzyon şeması, veri dağıtımını çeşitli sensör kanallarından gelen olasılık yoğunluklarının karışımı olarak kabul eder.

Bu basitleştirilmiş bir yoğunluk modelidir. Özellik boyutu çok büyükse ve eğitim örneklerinin sayısı nispeten azsa, doğrudan tahmin yaklaşımları, boyutsallık laneti nedeniyle pek iyi performans elde edemez. Bu tür bir problem için, sınıfa bağlı füzyon şeması parametre sayısını büyük ölçüde azalttığı için daha iyi tahmin sonuçları elde edebilir.

• Başka bir füzyon şeması, veriye bağlı kanal füzyonudur. Bu şemanın yapısını gösterir. Sınıfa bağlı füzyon yönteminde olduğu gibi, her sensör kanalının bir PDBNN sınıflandırıcısı vardır.

PDBNN’lerin çıktıları, softmax fonksiyonları tarafından arka olasılıklara dönüştürülür. Bu füzyon şemasında, kanal ağırlığı P (Cj |x), x giriş modelinin bir fonksiyonudur. Bu nedenle, giriş modeli farklıysa tek bir kanalın önemi değişebilir.

Bulanık Sistemler ve Modüler Sinir Ağları

Bir bulanık çıkarım sisteminin arkasındaki temel fikir, insan “uzmanın deneyimini” sistem tasarımına dahil etmektir. Girdi-çıktı ilişkisi, dilsel değişkenleri içeren bir bulanık çıkarım kuralları koleksiyonu tarafından tanımlanır.

Bir bulanık sistemin tipik mimarisi dört bileşenden oluşur:

• Kesin sayıları uygun dilsel değerlere eşleyen bir bulanıklaştırıcı
• İnsan uzmanların bilgilerini ve ampirik gözlemleri depolayan bulanık bir kural tabanı
• Yaklaşık akıl yürütme gerçekleştirerek istenen çıktıyı çıkaran bir çıkarım motoru
• Bir bulanık kümeden kesin bir değeri temsili bir değer olarak çıkaran bir durulaştırıcı.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör