{"id":1004,"date":"2023-03-22T12:42:18","date_gmt":"2023-03-22T09:42:18","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=1004"},"modified":"2023-03-22T12:42:18","modified_gmt":"2023-03-22T09:42:18","slug":"zamansal-modeller-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/zamansal-modeller-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"Zamansal Modeller \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00d6devleri \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc Tez Yapt\u0131rma \u2013Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00d6dev \u00dccretleri"},"content":{"rendered":"

Senkronizasyon i\u00e7in Zamansal Modeller<\/span><\/strong><\/h3>\n

\u00c7ok modlu d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme ve senkronizasyondaki uygulamalar i\u00e7in en uygun sinir a\u011flar\u0131 s\u0131n\u0131f\u0131, s\u00f6zde ge\u00e7ici sinir a\u011f\u0131d\u0131r. \u0130leri beslemeli yapay sinir a\u011f\u0131 t\u00fcr\u00fcnden farkl\u0131 olarak, ge\u00e7ici a\u011flar bir \u00e7ift n\u00f6ron birimi aras\u0131nda \u00e7ift y\u00f6nl\u00fc ba\u011flant\u0131lara ve bazen bir birimden kendisine geri besleme ba\u011flant\u0131lar\u0131na izin verir.<\/span><\/p>\n

Bu fark\u0131 biraz daha a\u00e7al\u0131m. Ba\u011flant\u0131 kal\u0131plar\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan, sinir a\u011flar\u0131 iki kategoriye ayr\u0131labilir: ili\u015fkili a\u011f grafiklerinde d\u00f6ng\u00fclerin olmad\u0131\u011f\u0131 ileri beslemeli a\u011flar ve geri besleme ba\u011flant\u0131lar\u0131n\u0131n varl\u0131\u011f\u0131 nedeniyle d\u00f6ng\u00fclerin olu\u015ftu\u011fu tekrarlayan a\u011flar.<\/span><\/p>\n

\u0130leri beslemeli a\u011flar statiktir; yani, belirli bir girdi, bir veri dizisi yerine yaln\u0131zca bir \u00e7\u0131kt\u0131 de\u011ferleri k\u00fcmesi \u00fcretebilir. Bu nedenle haf\u0131za ta\u015f\u0131mazlar. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, bir\u00e7ok zamansal sinir a\u011f\u0131, bir t\u00fcr tekrarlayan a\u011f yap\u0131s\u0131 kullan\u0131r. B\u00f6yle bir mimari \u00f6zellik, zamansal bilgilerin a\u011flarda depolanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/span><\/p>\n

Zamansal dizi verileriyle ba\u015fa \u00e7\u0131kmak i\u00e7in mevcut ileri besleme yap\u0131s\u0131n\u0131n basit bir uzant\u0131s\u0131, k\u0131smen yinelenen a\u011fd\u0131r (bazen basit yinelenen a\u011f olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r). Basit bir tekrarlayan a\u011fdaki (SRN) ba\u011flant\u0131 esas olarak ileri beslemeli tiptedir, ancak dikkatle se\u00e7ilmi\u015f bir dizi geri besleme ba\u011flant\u0131s\u0131 da dahildir. \u00c7o\u011fu durumda geri besleme ba\u011flant\u0131lar\u0131 sabittir ve e\u011fitilebilir de\u011fildir.<\/span><\/p>\n

Yinelemenin bu mant\u0131kl\u0131 bir \u015fekilde birle\u015ftirilmesi, a\u011f\u0131n genel e\u011fitim prosed\u00fcr\u00fcn\u00fc \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde karma\u015f\u0131kla\u015ft\u0131rmadan ge\u00e7mi\u015ften gelen ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 hat\u0131rlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. En yayg\u0131n kullan\u0131lan SRN’ler Elman’\u0131n a\u011f\u0131 ve Jordan’\u0131n a\u011f\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Zaman gecikmeli sinir a\u011f\u0131 (TDNN), konu\u015fma tan\u0131mada gerekli olan kayd\u0131rma-de\u011fi\u015fmezlik \u00f6zelli\u011fiyle ba\u015fa \u00e7\u0131kmak i\u00e7in bir ba\u015fka uzant\u0131d\u0131r. Gizli birimlerin zaman kayd\u0131rmal\u0131 kopyalar\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 ve bunlar\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131 katman\u0131na ba\u011flanmas\u0131yla elde edilir.<\/span><\/p>\n

Kar\u015f\u0131l\u0131k gelen \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131na sahip birka\u00e7 tamamen tekrarlayan sinir a\u011f\u0131 mimarisi, ger\u00e7ek zamanl\u0131 tekrarlayan \u00f6\u011frenme (RTRL) a\u011flar\u0131 ve zaman i\u00e7inde geri yay\u0131lma (BPTT) a\u011flar\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Bunlar\u0131n ve birka\u00e7 varyant\u0131n hesaplama gereksinimleri \u00e7ok y\u00fcksektir. T\u00fcm yinelenen a\u011flar aras\u0131nda, BPTT’nin performans\u0131, \u00e7evrimi\u00e7i \u00f6\u011frenme gerekli olmad\u0131\u011f\u0131 s\u00fcrece en iyisidir; bu durumda, bunun yerine RTRL gereklidir. Ancak ge\u00e7ici s\u0131ra verilerini i\u00e7eren bir\u00e7ok uygulama i\u00e7in bir SRN veya TDNN yeterli olabilir ve RTRL veya BPTT’den \u00e7ok daha az maliyetlidir.<\/span><\/p>\n

Zaman Gecikmeli Sinir A\u011f\u0131<\/span><\/strong><\/h3>\n

\u00dc\u00e7 s\u0131n\u0131fl\u0131 ge\u00e7ici s\u0131ra tan\u0131ma g\u00f6revi i\u00e7in TDNN mimarisini g\u00f6sterir. Bir TDNN temel olarak, de\u011fi\u015fen miktarlarda ba\u011flamlar\u0131 yakalamak i\u00e7in gizli katmanda zaman gecikmeli ba\u011flant\u0131lara sahip ileri beslemeli \u00e7ok katmanl\u0131 (d\u00f6rt katmanl\u0131) bir sinir a\u011f\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Her katmandaki temel birim girdilerinin a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 toplam\u0131n\u0131 hesaplar ve daha sonra bu toplam\u0131 do\u011frusal olmayan bir sigmoid fonksiyonundan bir \u00fcst katmana iletir. \u015eekilde g\u00f6sterilen TDNN s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n 12 birimli bir girdi katman\u0131, 8 birimli bir gizli katman\u0131 ve 3 birimli bir \u00e7\u0131kt\u0131 katman\u0131 vard\u0131r (bir \u00e7\u0131k\u0131\u015f birimi bir s\u0131n\u0131f\u0131 temsil eder).<\/span><\/p>\n

Konu\u015fma tan\u0131ma i\u00e7in bir TDNN kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, konu\u015fma ifadesi kare kare b\u00f6l\u00fcn\u00fcr (\u00f6rne\u011fin, 15 ms ilerleme ile 30 ms kare).<\/span><\/p>\n

Her \u00e7er\u00e7eve 12 katsay\u0131ya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr ve art arda zaman gecikmesi 0, 1 ve 2 olan her \u00fc\u00e7 \u00e7er\u00e7eve, 8 gecikmeli gizli birime girdi olarak kullan\u0131l\u0131r [yani, birinci gizli katmandaki her bir n\u00f6ron art\u0131k girdi al\u0131r (3 \u00d7 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla) 12 a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 ba\u011flant\u0131) 3 \u00e7er\u00e7eve penceresindeki katsay\u0131lardan]. 8 birimlik gizli katman 5 kez geciktirilerek 40 birimlik bir katman olu\u015fturulur.<\/span><\/p>\n

\u0130kinci gizli katmanda, her birim birinci gizli katman\u0131n gecikmeli 8 birimlik gizli bloklar\u0131n\u0131n 5 kopyas\u0131na bakar. Son olarak, ikinci gizli katmandan gelen bilgilerin zaman i\u00e7inde entegre edilmesiyle \u00e7\u0131kt\u0131 elde edilir. Bu prosed\u00fcr a\u015fa\u011f\u0131daki denklemler kullan\u0131larak resmile\u015ftirilebilir.<\/span><\/p>\n

\n

Tarama modeli nitel mi nicel m\u0131<\/span>
\nTarama<\/a> modeli nedir<\/span>
\nBetimsel tarama modeli nedir<\/span>
\nMakalede ara\u015ft\u0131rma modeli nedir<\/span>
\nAra\u015ft\u0131rma Modelleri nelerdir<\/span>
\nAra\u015ft\u0131rma modeli nedir<\/span>
\nMakalede ara\u015ft\u0131rma modelleri Nelerdir<\/span>
\nTekil tarama modeli nedir<\/span><\/p>\n

\n

Burada T toplam \u00e7er\u00e7eve say\u0131s\u0131, x girdi, {b(t)} c s\u0131n\u0131f\u0131n\u0131n farkl\u0131 zaman \u00f6rneklerinde c s\u0131n\u0131f\u0131n\u0131n ikinci katman\u0131ndaki \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 ve S(\u00b7) sigmoid i\u015flevidir. Girdi katman\u0131n\u0131n kademeli gecikme \u00e7izgisi yap\u0131s\u0131, kayma de\u011fi\u015fmez varsay\u0131m\u0131n\u0131n benimsenmesini ima eder (yani, belirli bir olay\u0131n mutlak zaman\u0131 \u00f6nemli de\u011fildir).<\/span><\/p>\n

Bir MLP gibi, bir TDNN de geriye yay\u0131l\u0131m \u00f6\u011frenme kural\u0131 taraf\u0131ndan e\u011fitilir. TDNN’ye girdinin bir x vekt\u00f6r\u00fc oldu\u011funu varsayal\u0131m; daha sonra w a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131n g\u00fcncellenmesi a\u00e7\u0131klanabilir.<\/span><\/p>\n

Bu nedenle, bu e\u011fitim prosed\u00fcr\u00fc arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, konu\u015fma sinyalindeki yerel k\u0131sa s\u00fcreli \u00f6zellikler alt katmanda ve daha karma\u015f\u0131k uzun s\u00fcreli \u00f6zellikler \u00fcst katmanda olu\u015fturulabilir. \u00d6\u011frenme prosed\u00fcr\u00fc, her katmandaki birimlerin her birinin a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131n a\u011f\u0131n genel performans\u0131n\u0131 art\u0131racak \u015fekilde ayarlanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/span><\/p>\n

TDNN kendi i\u00e7 temsilini \u00f6\u011frendikten sonra, TDNN n\u00f6ronlar\u0131 \u00fczerinden giri\u015f konu\u015fmas\u0131n\u0131 ge\u00e7irerek ve en y\u00fcksek \u00e7\u0131k\u0131\u015f de\u011ferine sahip s\u0131n\u0131f\u0131 se\u00e7erek tan\u0131ma i\u015flemini ger\u00e7ekle\u015ftirir. Dudak okuma uygulamas\u0131nda g\u00f6rsel-i\u015fitsel senkronizasyon i\u00e7in b\u00f6yle bir TDNN modelini kullanan bir \u00f6rnek sunar.<\/span><\/p>\n

IMP Uygulamalar\u0131 i\u00e7in Sinir A\u011flar\u0131<\/span><\/strong><\/h3>\n

Yapay sinir a\u011flar\u0131, multimedya uygulama sistemlerinin geli\u015ftirilmesinde \u00e7ok \u00f6nemli bir rol oynam\u0131\u015ft\u0131r. Yararlar\u0131, d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli \u00f6n i\u015flemeden y\u00fcksek seviyeli analiz ve s\u0131n\u0131fland\u0131rmaya kadar de\u011fi\u015fir. <\/span><\/p>\n

Eksiksiz bir multimedya sistemi, n\u00f6ral i\u015flemenin verimli ve birle\u015fik bir \u00e7ekirdek teknolojisi sundu\u011fu a\u015fa\u011f\u0131daki bilgi i\u015fleme a\u015famalar\u0131n\u0131n \u00e7o\u011fundan olu\u015fur:<\/span><\/p>\n

\u2022 G\u00f6rselle\u015ftirme, \u0130zleme ve Segmentasyon<\/span><\/strong>
\n\u2013 Sinir a\u011flar\u0131n\u0131n, optimum g\u00f6r\u00fcnt\u00fc g\u00f6sterimi ve renk sabitli\u011fi ve ind\u00fcksiyon gibi baz\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirme uygulamalar\u0131 i\u00e7in yararl\u0131 oldu\u011fu bulunmu\u015ftur.<\/span>
\n\u2013 \u00d6zellik tabanl\u0131 izleme, hareket analizi ve hareket\/\u015fekil yeniden olu\u015fturma problemi i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir. Sinir a\u011flar\u0131, \u00f6zellik ve nesne d\u00fczeyinde izleme i\u00e7in hareket izleme \u015femalar\u0131na uygulanabilir.<\/span>
\n\u2013 Segmentasyon, hem g\u00f6r\u00fcnt\u00fc hem de video i\u015fleme i\u00e7in \u00e7ok kritik bir g\u00f6revdir. Nesne s\u0131n\u0131r\u0131 alg\u0131lama y\u00f6ntemleri, hesaplama verimlili\u011fi i\u00e7in g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin piramit temsilini benimseyerek hiyerar\u015fik bir teknik kullanabilir.<\/span><\/p>\n

Aktif kontur (\u00f6rn. y\u0131lan), ilgilenilen b\u00f6lgenin (ROI) s\u00fcrekli ve h\u0131zl\u0131 takibi i\u00e7in NN’nin uyarlanabilir \u00f6\u011frenme yetene\u011finden de yararlanabilir. Hareket, yo\u011funluk, kenar, renk ve doku dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli ipu\u00e7lar\u0131na dayal\u0131 olarak, nesne s\u0131n\u0131r\u0131 alg\u0131lama y\u00f6ntemleri i\u00e7in hem denetimsiz hem de denetimli sinir a\u011flar\u0131 benimsenebilir.<\/span><\/p>\n

\u2022 Alg\u0131lama ve Tan\u0131ma<\/span><\/strong>
\n\u2013Sinir a\u011flar\u0131, belirli bir nesne s\u0131n\u0131f\u0131n\u0131n alg\u0131lanmas\u0131 ve tan\u0131nmas\u0131na y\u00f6nelik uygulamalarla makine \u00f6\u011frenimi ve bilgisayarla g\u00f6rme problemlerine uygulanabilir. \u00d6rnekler, \u00e7evrimi\u00e7i OCR uygulamalar\u0131, imza do\u011frulama, para birimi tan\u0131ma ve hareketten yap\u0131d\u0131r.<\/span>
\n\u2013 Sinir a\u011flar\u0131, resimlerdeki insan y\u00fczleri veya inceleme alt\u0131ndaki belirli bir nesne \u015fekli gibi \u00fcst d\u00fczey \u00f6zelliklerin alg\u0131lanmas\u0131n\u0131 veya tan\u0131nmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rabilir.<\/span>
\n\u2013\u00c7ok modlu tan\u0131ma ve kimlik do\u011frulama, a\u011f g\u00fcvenli\u011fi ve eri\u015fim kontrol\u00fcnde faydal\u0131 uygulamalara sahip olacakt\u0131r.<\/span><\/p>\n

\n\n
<\/div>\n\n<\/div>\n \n