{"id":994,"date":"2023-03-20T13:00:33","date_gmt":"2023-03-20T10:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=994"},"modified":"2023-03-20T13:00:33","modified_gmt":"2023-03-20T10:00:33","slug":"multimedya-veri-temsili-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/multimedya-veri-temsili-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"Multimedya Veri Temsili \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":"

Multimedya Veri Temsili, S\u0131n\u0131fland\u0131rma ve F\u00fczyon i\u00e7in Yararl\u0131 Sinir A\u011f\u0131 Yakla\u015f\u0131mlar\u0131<\/span><\/strong><\/h4>\n

Bu b\u00f6l\u00fcmde, YSA’lar taraf\u0131ndan benimsenen \u00e7e\u015fitli istatistiksel \u00f6\u011frenme tekniklerini tart\u0131\u015faca\u011f\u0131z. Bu teknikler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, makinelere ayn\u0131 nesnenin veya modelin olas\u0131 varyasyonlar\u0131n\u0131 otomatik olarak yorumlamas\u0131 ve temsil etmesi \u00f6\u011fretilebilir.<\/span><\/p>\n

Bu yapay sinir a\u011flar\u0131ndan baz\u0131lar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, kendi kendini organize etme \u00f6zellik haritas\u0131), geleneksel istatistiksel k\u00fcmeleme ve parametre tahmin tekniklerinden (\u00f6rne\u011fin, vekt\u00f6r niceleme (VQ) ve beklenti maksimizasyonu) do\u011fal bir evrim olarak alg\u0131lanabilir. Bu yapay sinir a\u011flar\u0131, performans\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in geleneksel \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma tekniklerine (\u00f6rn. aktif kontur modeli) dahil edilebilir.<\/span><\/p>\n

Multimedya Veri Temsili<\/span><\/strong><\/h3>\n

\u00d6\u011frenme a\u00e7\u0131s\u0131ndan, sinir a\u011flar\u0131 denetimsiz \u00f6\u011frenme ve denetimli \u00f6\u011frenme a\u011flar\u0131 olarak grupland\u0131r\u0131l\u0131r. Statik \u00f6zellik \u00e7\u0131karma, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n uyarlanabilir ve dinamik \u00f6zellik \u00e7\u0131karma ara\u00e7lar\u0131na ihtiya\u00e7 duyabilece\u011fi uyarlanabilir bir ortam i\u00e7in genellikle yetersizdir.<\/span><\/p>\n

Denetimsiz n\u00f6ral teknikler, dinamik \u00f6zellik \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131na \u00e7ok uygundur. SOFM, istatistiksel veri k\u00fcmelemenin (vekt\u00f6r niceleme ve PCA gibi) avantajlar\u0131n\u0131 ve yerel s\u00fcreklilik k\u0131s\u0131tlamas\u0131n\u0131 (aktif kontur modeli aramas\u0131nda empoze edildi\u011fi gibi) birle\u015ftiren denetimsiz bir NN’nin bir temsilcisidir.<\/span><\/p>\n

Kendi Kendini D\u00fczenleyen \u00d6zellik Haritas\u0131 (SOFM)<\/span><\/strong><\/p>\n

Bir SOFM olu\u015fturman\u0131n temel fikri, rekabet\u00e7i \u00f6\u011frenme (k\u00fcmeleme) kural\u0131na mahalle veya tarih a\u00e7\u0131s\u0131ndan bir dereceye kadar hassasiyet katmakt\u0131r. Bu, tamamen kaydedilmemi\u015f n\u00f6ronlardan ka\u00e7\u0131nman\u0131n bir yolunu sa\u011flar ve \u00f6zellik e\u015flemede (veya veri k\u00fcmelemede) korunmas\u0131 gereken belirli topolojik \u00f6zelliklerin geli\u015ftirilmesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/span><\/p>\n

Bir girdi modelinin n \u00f6zelli\u011fi oldu\u011funu ve n boyutlu bir model uzay\u0131nda bir x vekt\u00f6r\u00fc ile temsil edildi\u011fini varsayal\u0131m. A\u011f, girdi modellerini bir \u00e7\u0131kt\u0131 alan\u0131na e\u015fler. Bu durumda \u00e7\u0131kt\u0131 alan\u0131n\u0131n, belirli bir topolojik s\u0131ralamaya sahip olan 1B veya 2B \u00e7\u0131kt\u0131 d\u00fc\u011f\u00fcmleri dizisi oldu\u011fu varsay\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

Soru, s\u0131ral\u0131 ili\u015fkinin korunabilmesi i\u00e7in bu verilerin nas\u0131l k\u00fcmelenece\u011fidir. Kohonen, merkezlerin (bir SOFM’nin \u00e7\u0131kt\u0131 d\u00fc\u011f\u00fcmleri taraf\u0131ndan temsil edilen) yanal olarak etkile\u015fime girmesine izin vermeyi \u00f6nerdi ve bu da, ba\u015flang\u0131\u00e7ta biyolojik bir modelden ilham alan kendi kendini organize eden \u00f6zellik haritas\u0131na yol a\u00e7t\u0131.<\/span><\/p>\n

Alma a\u015famas\u0131nda, t\u00fcm \u00e7\u0131k\u0131\u015f n\u00f6ronlar\u0131 a\u011f\u0131rl\u0131klar ile giri\u015f vekt\u00f6r\u00fc aras\u0131ndaki \u00d6klid mesafesini hesaplar ve kazanan n\u00f6ron en k\u0131sa mesafeye sahip oland\u0131r.<\/span><\/p>\n

SOFM, hedef n\u00f6ronlar\u0131n bir mahallesine ba\u011flanan t\u00fcm a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 g\u00fcncelleyerek, kom\u015fu n\u00f6ronlar\u0131n ayn\u0131 girdi modeline daha duyarl\u0131 olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Sonu\u00e7 olarak, kom\u015fu d\u00fc\u011f\u00fcmler aras\u0131ndaki korelasyon geli\u015ftirilebilir. B\u00f6yle bir korelasyon kurulduktan sonra, bireysel d\u00fc\u011f\u00fcmlerin daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir kimli\u011fine sahip olma arzusuna ba\u011fl\u0131 olarak bir mahallenin boyutu kademeli olarak azalt\u0131labilir.<\/span><\/p>\n

Uygulama \u00f6rnekleri: SOFM’lerin ba\u015far\u0131l\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131n bir\u00e7ok \u00f6rne\u011fi vard\u0131r. Daha spesifik olarak, SOFM a\u011f\u0131, nihai olarak bir i\u015fleme prosesinin performans\u0131n\u0131 belirleyen titre\u015fim \u00f6l\u00e7\u00fcmlerini analiz ederek bir testere b\u0131\u00e7a\u011f\u0131n\u0131n kalitesini de\u011ferlendirmek i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131.<\/span><\/p>\n

\n

Veri modelleme Nedir<\/span>
\nRaster veri nedir<\/span>
\nVeri modelleri<\/a><\/span>
\nRaster veri \u00f6rnekleri<\/span>
\nVekt\u00f6r veri ve raster veri aras\u0131ndaki farklar<\/span>
\nVeri modelleme \u00f6rnekleri<\/span>
\nKavramsal veri modeli Nedir<\/span>
\nCbs raster veri Nedir<\/span><\/p>\n

\n

SOFM’lerin en b\u00fcy\u00fck avantaj\u0131, denetimsiz \u00f6\u011frenme yetenekleridir ve bu da onlar\u0131 makine sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 izleme durumlar\u0131 i\u00e7in ideal k\u0131lar (\u00f6rne\u011fin, t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerde yenilik tespiti daha sonra \u00e7evrimi\u00e7i olarak ger\u00e7ekle\u015ftirilebilir veya s\u0131n\u0131flar tan\u0131 koymak i\u00e7in etiketlenebilir). \u0130yi bir sistem yap\u0131land\u0131rma algoritmas\u0131, maksimum ekonomi ile gerekli performans\u0131 ve g\u00fcvenilirli\u011fi \u00fcretir.<\/span><\/p>\n

Ger\u00e7ek tasar\u0131m de\u011fi\u015fiklikleri, ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131k riskini azaltmak i\u00e7in s\u0131kl\u0131kla minimumda tutulur. Sonu\u00e7 olarak, ge\u00e7mi\u015f tasar\u0131mlar\u0131n konfig\u00fcrasyonlar\u0131n\u0131, bile\u015fenlerini ve malzemelerini analiz etmek \u00f6nemlidir, b\u00f6ylece iyi y\u00f6nler yeniden kullan\u0131labilir ve zay\u0131f olanlar de\u011fi\u015ftirilir. Bir SOFM’ye dayal\u0131 genel bir yap\u0131land\u0131rma de\u011ferlendirme y\u00f6ntemi ba\u015far\u0131yla rapor edilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Farkl\u0131 diziler i\u00e7in benzersiz da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f yan\u0131t kal\u0131plar\u0131 olu\u015fturmak amac\u0131yla aktivasyon tutma ve bozulmaya sahip SOFM mimarisi, ikili ve ger\u00e7ek say\u0131lar\u0131n rasgele dizileri ile \u0130ngilizce kelimelerin fonemik temsilleri aras\u0131nda e\u015fleme i\u00e7in ba\u015far\u0131yla \u00f6nerilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

\u00c7e\u015fitli giri\u015f sinyallerinin uzamsal olarak d\u00fczenlenmi\u015f i\u00e7 temsillerini ve do\u011frusal olmayan ili\u015fkilerini etkili bir \u015fekilde olu\u015fturma \u00f6zelli\u011fine sahip, se\u00e7ici \u00f6\u011frenilebilir bir SOFM kullanarak, bozulma modellerinin varl\u0131\u011f\u0131ndan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak etkili do\u011frusal olmayan \u015fekil restorasyonunun m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011fu pratik ve genelle\u015ftirilmi\u015f bir y\u00f6ntem \u00f6nerildi. Ba\u015far\u0131l\u0131 uygulamalar\u0131n ba\u015fka bir\u00e7ok \u00f6rne\u011fi var.<\/span><\/p>\n

Kendi Kendini D\u00fczenleyen A\u011fa\u00e7 Haritas\u0131 (SOTM)<\/span><\/strong><\/p>\n

Hiyerar\u015fik bir yap\u0131ya sahip kendi kendini organize eden a\u011fa\u00e7 haritas\u0131 (SOTM) SOFM i\u00e7in motivasyon, Kohonen’in orijinal SOFM i\u00e7in motivasyonundan farkl\u0131d\u0131r – parametrik olmayan bir regresyon modelidir, ancak segmentasyona ve di\u011fer g\u00f6r\u00fcnt\u00fclere yol a\u00e7an do\u011fru k\u00fcmeleme\/s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u00e7in etkili bir ara\u00e7t\u0131r. \/multimedya i\u015fleme uygulamalar\u0131.<\/span><\/p>\n

SOFM iyi bir k\u00fcmeleme y\u00f6ntemidir, ancak bir girdi vekt\u00f6r\u00fc da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 belirgin bir maksimuma sahip oldu\u011funda baz\u0131 istenmeyen \u00f6zelliklere sahiptir. En iyi e\u015fle\u015fme hesaplamalar\u0131n\u0131n sonu\u00e7lar\u0131, haritadaki d\u00fc\u011f\u00fcmlerin bir k\u0131sm\u0131nda yo\u011funla\u015fma e\u011filimindedir.<\/span><\/p>\n

Bu nedenle, s\u0131f\u0131r yo\u011funluklu alanlarda bulunan referans vekt\u00f6rler, \u00e7evredeki s\u0131f\u0131r olmayan da\u011f\u0131l\u0131m alanlar\u0131ndan gelen girdi vekt\u00f6rlerinden etkilenebilir. Bu t\u00fcr fenomenler b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde SOFM’nin parametrik olmayan regresyon do\u011fas\u0131ndan kaynaklanmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n

Yukar\u0131da belirtilen sorunlar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in a\u011fa\u00e7 yap\u0131l\u0131 SOFM’ler \u00f6nerilmi\u015ftir. Tipik bir \u00f6rnek SOTM’dir [54]. SOTM’nin temel \u00f6zelli\u011fi, girdi verilerinin daha iyi uydurulmas\u0131n\u0131 sergilemesidir.<\/span><\/p>\n

SOTM’de, \u00e7\u0131kt\u0131 d\u00fc\u011f\u00fcmleri aras\u0131ndaki ili\u015fkiler \u00f6\u011frenme s\u0131ras\u0131nda uyarlamal\u0131 olarak tan\u0131mlan\u0131r. A\u011fda kullan\u0131c\u0131 taraf\u0131ndan \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f ve sabit say\u0131da d\u00fc\u011f\u00fcm bulunan SOFM’den farkl\u0131 olarak, d\u00fc\u011f\u00fcm say\u0131s\u0131, girdi verilerinin da\u011f\u0131l\u0131m\u0131na dayal\u0131 olarak \u00f6\u011frenme s\u00fcreci taraf\u0131ndan otomatik olarak belirlenir.<\/span><\/p>\n

K\u00fcmeleme algoritmas\u0131, izole edilmi\u015f bir d\u00fc\u011f\u00fcmden ba\u015flar ve a\u011fac\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in k\u00f6k d\u00fc\u011f\u00fcmden yaprak d\u00fc\u011f\u00fcmlere kadar bir hiyerar\u015fi kontrol i\u015flevine g\u00f6re en yak\u0131n kal\u0131plar\u0131 veya gruplar\u0131 birle\u015ftirir.<\/span><\/p>\n

\u00d6nerilen yakla\u015f\u0131m, k\u00fcme merkezlerini do\u011fru bir \u015fekilde yerle\u015ftirme yetenekleri ve SOFM’nin topoloji koruma \u00f6zelli\u011fi ile K-ortalamalar\u0131n\u0131n avantaj\u0131na sahiptir. SOTM ayr\u0131ca belirgin bir \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f yo\u011funluk fonksiyonlar\u0131n\u0131n daha iyi ve daha h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde tahmin edilmesini sa\u011flar.<\/span><\/p>\n

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