Temel Bileşen Analizi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Temel Bileşen Analizi

Temel bileşen analizi (PCA), çok değişkenli büyük bir veri setinin temsili bileşenlerini bulmanın etkili bir yolunu sağlar. Temel bileşenleri çıkarmak için temel öğrenme kuralları, Hebbian kuralını ve Oja kuralını takip eder.

PCA, geleneksel Hebbian tipi öğrenme ile denetimsiz bir öğrenme ağı kullanılarak uygulanabilir. Temel ağ, nöronun a(t) çıkışının aşağıdaki gibi tanımlandığı basit bir doğrusal birim olduğu ağdır.

Yukarıdaki Hebbian kuralı, sonlu kelime uzunluğu etkisi dikkate alındığında PCA için pratik değildir, çünkü eğitim ağırlıkları, ilk bileşen tamamen baskın hale gelmeden ve diğer bileşenler yeterince azalmadan önce sonunda taşacaktır (yani, dinamik aralığın sınırını aşacaktır). Taşma probleminin üstesinden gelmek için etkili bir teknik, her güncellemeden sonra ağırlık vektörlerini normalleştirmeye devam etmektir. Bu, Oja öğrenme kuralına veya basitçe Oja kuralına götürür.

Birden fazla ana bileşenin çıkarılması için yanal bir ağ yapısı önerildi. Yapı, ağa yanal bağlantıları dahil eder. Yapı, bir ortogonalleştirme öğrenme kuralıyla birlikte, birden çok temel bileşen arasındaki “ortogonalliğin” korunmasını sağlamaya yardımcı olur. Öğrenme hızları ve yakınsama özellikleri hakkında sayısal bir analiz de oluşturulmuştur.

Uygulama Örnekleri

Hem işitsel hem de görsel özellikleri kullanmaya yönelik erken bir girişim olan dudak okuma sistemi, görsel ön uç için gri tonlamalı videoda yılan aramasına rehberlik etmek için PCA’yı kullandı.

PCA’yı gerçekleştirmenin iki yolu vardır: (1) kontur tabanlı PCA, doğrudan yılan aramasındaki konumlu noktalara dayalıdır (yerleştirilmiş noktaları kullanan ve birkaç temel bileşene yansıtılan özellik vektörleri oluşturur); (2) alan tabanlı PCA, doğrudan dudakları çevreleyen gri seviyeli matrise dayalıdır.

Kontur tabanlı KLT tarafından gerçekleştirilen görsel özelliklerin boyutsallığını azaltmak yerine, konturları oluşturmak için daha az temel bileşeni toplayarak ağız şekillerinin varyasyonu azaltılabilir. Gri seviyeli matrislerin visemleri sınıflandırmak için daha fazla bilgi içerdiği sonucuna varılmıştır.

PCA tabanlı dudak hareketi modellemesinde başka bir girişim, PCA katsayılarını, ağzın dış görünümünü tanımlayan sınırlı bir dizi artikülasyon parametresinin bir fonksiyonu olarak ifade etmektir.

Bu artikülasyon parametreleri, bir (zaman gecikmeli) NN bankasına dayanan konuşma dalga biçiminden doğrudan tahmin edilmiştir. Bir yüz tanıma algoritması için PCA tabanlı bir Eigenface tekniği çalışıldı. Performansı, hesaplama açısından uyumlu bir performansla karşılaştırıldı.

Multimedya Veri Tespiti ve Sınıflandırması

Pek çok uygulama senaryosunda [örneğin, optik karakter tanıma (OCR), doku analizi, yüz algılama], eğitim için hedeflenen bir sınıf veya nesnenin birkaç önceki örneği mevcutken, a priori sınıf olasılık dağılımı bilinmemektedir.

Bu eğitim örnekleri, denetimli öğrenme modellerinde değerli öğretmen bilgileri olarak en iyi şekilde kullanılabilir. Genel olarak, denetimli öğrenme modellerine dayalı saptama ve sınıflandırma, denetimsiz kümeleme teknikleriyle yapılanlardan çok daha iyi performans gösterir. Denetimli sinir ağlarının genellikle algılama ve sınıflandırma uygulamaları için benimsenmesinin nedeni de budur.

Temel bileşen Analizi SPSS
Temel bileşen Analizi yorumlama
temel bileşen analizi (pca)
Temel Bileşenler Analizi örnek
R da temel bileşen Analizi
Temel bileşenler Analizi Ders NOTLARI
PCA Analizi
Temel bileşenler Analizi MATLAB

Çok Katmanlı Algılayıcı

Çok katmanlı algılayıcı (MLP), en popüler YSA modellerinden biridir. Bu modelde, her nöron girdileri üzerinde doğrusal bir kombinasyon gerçekleştirir. Sonuç daha sonra bir sigmoidal fonksiyon tarafından doğrusal olmayan bir şekilde dönüştürülür. Yapı açısından, MLP, giriş ve çıkış nöron katmanları arasında birkaç gizli nöron birimi katmanından da oluşur.

MLP için en sık kullanılan öğrenme şeması, geriye yayılım algoritmasıdır. Gizli katmanlar için ağırlık güncellemesi, çıkış katmanından gelen geri yayılımlı bir düzeltici sinyale dayalı olarak gerçekleştirilir. Esnek ağ/nöron boyutları göz önüne alındığında MLP’nin evrensel bir yaklaşım yeteneği sunduğu da gösterilmiştir.

İki katmanlı algılayıcıların (yani, yalnızca bir gizli katmana sahip ağlar), herhangi bir doğrusal olmayan fonksiyonun evrensel yaklaşımlayıcıları olarak yeterli olması gerektiği de gösterildi.

Bir L-katmanı ileri beslemeli sinir ağı (1. katmanda Nl birimleri ile) varsayalım. Her birim, örneğin (l+1)’inci katmandaki i’inci birim, net girdi ui’yi (l + 1) vermek için l’inci katmandaki diğer birimlerden ağırlıklı girdiler alır.

Harici giriş θi (l + 1) ile birlikte net giriş değeri ui (l + 1), doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu fi (l + 1) tarafından yeni aktivasyon değerini ai (l + 1) belirleyecektir. Algoritmik bir bakış açısından, bu çok katmanlı ileri beslemeli sinir ağının işlenmesi iki aşamaya ayrılabilir: alma ve öğrenme.

Alma aşaması: Ağın ağırlıklarının bilindiğini varsayalım. {ai (0), i = 1, . . . , N0 }, L-katmanlı bir MLP ağının geri alma aşamasındaki sistem dinamikleri, {ai (L), i = 1, yanıtını oluşturmak için tüm katmanları yineler. . . , NL} çıktı katmanında yer alır.

Burada 1 ≤ i ≤ Nl+1, 0 ≤ l ≤ L − 1 ve fi azalmaz ve türevlenebilirdir (örn. sigmoid fonksiyonu [106]). Basit olması için, harici girdiler {θi(l + 1)} genellikle a0(l) = 1 sabitlenmiş girişlere sahip özel değiştirilebilir sinaptik ağırlıklar {wi,0(l + 1)} olarak da ele alınır.

Öğrenme aşaması: Bu L-katmanlı MLP ağının öğrenme aşaması, basit bir gradyan iniş yaklaşımını izler. Bir çift girdi/hedef eğitim modeli verildiğinde, {ai (0), i = 1, . . . , N0 }, {tj , j = 1, . . . , NL}, amaç yinelemeli olarak (bir dizi eğitim modeli çiftini birçok kez sunarak) tüm katmanlar için bir {wij (l), ∀l} kümesi seçmektir, böylece karesi alınmış hata fonksiyonu E en aza indirilebilir.

MLP’lerin diğer popüler öğrenme teknikleri arasında ayrımcı öğrenme, destek vektör makinesi ve evrimsel hesaplama yoluyla öğrenme de yer alır.

MLP’lerin popülaritesi nedeniyle, bunları kullanan sayısız IMP uygulamasının hepsini tüketmek mümkün değildir. Örneğin, yüz algılama için kullanılan MLP, onu genel bir füzyon ağında ön kanallar olarak kullandı. Çok modlu sinyal için MLP’lerin kullanılması hakkında daha fazla ayrıntı görsel-işitsel işleme yazımızda da ele alınacaktır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör