Zamansal Modeller – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Senkronizasyon için Zamansal Modeller

Çok modlu dönüştürme ve senkronizasyondaki uygulamalar için en uygun sinir ağları sınıfı, sözde geçici sinir ağıdır. İleri beslemeli yapay sinir ağı türünden farklı olarak, geçici ağlar bir çift nöron birimi arasında çift yönlü bağlantılara ve bazen bir birimden kendisine geri besleme bağlantılarına izin verir.

Bu farkı biraz daha açalım. Bağlantı kalıpları açısından, sinir ağları iki kategoriye ayrılabilir: ilişkili ağ grafiklerinde döngülerin olmadığı ileri beslemeli ağlar ve geri besleme bağlantılarının varlığı nedeniyle döngülerin oluştuğu tekrarlayan ağlar.

İleri beslemeli ağlar statiktir; yani, belirli bir girdi, bir veri dizisi yerine yalnızca bir çıktı değerleri kümesi üretebilir. Bu nedenle hafıza taşımazlar. Buna karşılık, birçok zamansal sinir ağı, bir tür tekrarlayan ağ yapısı kullanır. Böyle bir mimari özellik, zamansal bilgilerin ağlarda depolanmasını sağlar.

Zamansal dizi verileriyle başa çıkmak için mevcut ileri besleme yapısının basit bir uzantısı, kısmen yinelenen ağdır (bazen basit yinelenen ağ olarak adlandırılır). Basit bir tekrarlayan ağdaki (SRN) bağlantı esas olarak ileri beslemeli tiptedir, ancak dikkatle seçilmiş bir dizi geri besleme bağlantısı da dahildir. Çoğu durumda geri besleme bağlantıları sabittir ve eğitilebilir değildir.

Yinelemenin bu mantıklı bir şekilde birleştirilmesi, ağın genel eğitim prosedürünü önemli ölçüde karmaşıklaştırmadan geçmişten gelen ipuçlarını hatırlamasını sağlar. En yaygın kullanılan SRN’ler Elman’ın ağı ve Jordan’ın ağıdır.

Zaman gecikmeli sinir ağı (TDNN), konuşma tanımada gerekli olan kaydırma-değişmezlik özelliğiyle başa çıkmak için bir başka uzantıdır. Gizli birimlerin zaman kaydırmalı kopyalarının çıkarılması ve bunların çıktı katmanına bağlanmasıyla elde edilir.

Karşılık gelen öğrenme algoritmalarına sahip birkaç tamamen tekrarlayan sinir ağı mimarisi, gerçek zamanlı tekrarlayan öğrenme (RTRL) ağları ve zaman içinde geri yayılma (BPTT) ağlarıdır.

Bunların ve birkaç varyantın hesaplama gereksinimleri çok yüksektir. Tüm yinelenen ağlar arasında, BPTT’nin performansı, çevrimiçi öğrenme gerekli olmadığı sürece en iyisidir; bu durumda, bunun yerine RTRL gereklidir. Ancak geçici sıra verilerini içeren birçok uygulama için bir SRN veya TDNN yeterli olabilir ve RTRL veya BPTT’den çok daha az maliyetlidir.

Zaman Gecikmeli Sinir Ağı

Üç sınıflı geçici sıra tanıma görevi için TDNN mimarisini gösterir. Bir TDNN temel olarak, değişen miktarlarda bağlamları yakalamak için gizli katmanda zaman gecikmeli bağlantılara sahip ileri beslemeli çok katmanlı (dört katmanlı) bir sinir ağıdır.

Her katmandaki temel birim girdilerinin ağırlıklı toplamını hesaplar ve daha sonra bu toplamı doğrusal olmayan bir sigmoid fonksiyonundan bir üst katmana iletir. Şekilde gösterilen TDNN sınıflandırıcısının 12 birimli bir girdi katmanı, 8 birimli bir gizli katmanı ve 3 birimli bir çıktı katmanı vardır (bir çıkış birimi bir sınıfı temsil eder).

Konuşma tanıma için bir TDNN kullanıldığında, konuşma ifadesi kare kare bölünür (örneğin, 15 ms ilerleme ile 30 ms kare).

Her çerçeve 12 katsayıya dönüştürülür ve art arda zaman gecikmesi 0, 1 ve 2 olan her üç çerçeve, 8 gecikmeli gizli birime girdi olarak kullanılır [yani, birinci gizli katmandaki her bir nöron artık girdi alır (3 × aracılığıyla) 12 ağırlıklı bağlantı) 3 çerçeve penceresindeki katsayılardan]. 8 birimlik gizli katman 5 kez geciktirilerek 40 birimlik bir katman oluşturulur.

İkinci gizli katmanda, her birim birinci gizli katmanın gecikmeli 8 birimlik gizli bloklarının 5 kopyasına bakar. Son olarak, ikinci gizli katmandan gelen bilgilerin zaman içinde entegre edilmesiyle çıktı elde edilir. Bu prosedür aşağıdaki denklemler kullanılarak resmileştirilebilir.

Tarama modeli nitel mi nicel mı
Tarama modeli nedir
Betimsel tarama modeli nedir
Makalede araştırma modeli nedir
Araştırma Modelleri nelerdir
Araştırma modeli nedir
Makalede araştırma modelleri Nelerdir
Tekil tarama modeli nedir

Burada T toplam çerçeve sayısı, x girdi, {b(t)} c sınıfının farklı zaman örneklerinde c sınıfının ikinci katmanındaki çıktıları ve S(·) sigmoid işlevidir. Girdi katmanının kademeli gecikme çizgisi yapısı, kayma değişmez varsayımının benimsenmesini ima eder (yani, belirli bir olayın mutlak zamanı önemli değildir).

Bir MLP gibi, bir TDNN de geriye yayılım öğrenme kuralı tarafından eğitilir. TDNN’ye girdinin bir x vektörü olduğunu varsayalım; daha sonra w ağırlıklarının güncellenmesi açıklanabilir.

Bu nedenle, bu eğitim prosedürü aracılığıyla, konuşma sinyalindeki yerel kısa süreli özellikler alt katmanda ve daha karmaşık uzun süreli özellikler üst katmanda oluşturulabilir. Öğrenme prosedürü, her katmandaki birimlerin her birinin ağırlıklarının ağın genel performansını artıracak şekilde ayarlanmasını sağlar.

TDNN kendi iç temsilini öğrendikten sonra, TDNN nöronları üzerinden giriş konuşmasını geçirerek ve en yüksek çıkış değerine sahip sınıfı seçerek tanıma işlemini gerçekleştirir. Dudak okuma uygulamasında görsel-işitsel senkronizasyon için böyle bir TDNN modelini kullanan bir örnek sunar.

IMP Uygulamaları için Sinir Ağları

Yapay sinir ağları, multimedya uygulama sistemlerinin geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynamıştır. Yararları, düşük seviyeli ön işlemeden yüksek seviyeli analiz ve sınıflandırmaya kadar değişir.

Eksiksiz bir multimedya sistemi, nöral işlemenin verimli ve birleşik bir çekirdek teknolojisi sunduğu aşağıdaki bilgi işleme aşamalarının çoğundan oluşur:

• Görselleştirme, İzleme ve Segmentasyon
– Sinir ağlarının, optimum görüntü gösterimi ve renk sabitliği ve indüksiyon gibi bazı görselleştirme uygulamaları için yararlı olduğu bulunmuştur.
– Özellik tabanlı izleme, hareket analizi ve hareket/şekil yeniden oluşturma problemi için çok önemlidir. Sinir ağları, özellik ve nesne düzeyinde izleme için hareket izleme şemalarına uygulanabilir.
– Segmentasyon, hem görüntü hem de video işleme için çok kritik bir görevdir. Nesne sınırı algılama yöntemleri, hesaplama verimliliği için görüntülerin piramit temsilini benimseyerek hiyerarşik bir teknik kullanabilir.

Aktif kontur (örn. yılan), ilgilenilen bölgenin (ROI) sürekli ve hızlı takibi için NN’nin uyarlanabilir öğrenme yeteneğinden de yararlanabilir. Hareket, yoğunluk, kenar, renk ve doku dahil olmak üzere çeşitli ipuçlarına dayalı olarak, nesne sınırı algılama yöntemleri için hem denetimsiz hem de denetimli sinir ağları benimsenebilir.

• Algılama ve Tanıma
–Sinir ağları, belirli bir nesne sınıfının algılanması ve tanınmasına yönelik uygulamalarla makine öğrenimi ve bilgisayarla görme problemlerine uygulanabilir. Örnekler, çevrimiçi OCR uygulamaları, imza doğrulama, para birimi tanıma ve hareketten yapıdır.
– Sinir ağları, resimlerdeki insan yüzleri veya inceleme altındaki belirli bir nesne şekli gibi üst düzey özelliklerin algılanmasını veya tanınmasını kolaylaştırabilir.
–Çok modlu tanıma ve kimlik doğrulama, ağ güvenliği ve erişim kontrolünde faydalı uygulamalara sahip olacaktır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör