{"id":996,"date":"2023-03-20T13:10:20","date_gmt":"2023-03-20T10:10:20","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=996"},"modified":"2023-03-20T13:10:20","modified_gmt":"2023-03-20T10:10:20","slug":"temel-bilesen-analizi-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/temel-bilesen-analizi-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"Temel Bile\u015fen Analizi \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":"

Temel Bile\u015fen Analizi<\/span><\/strong><\/h3>\n

Temel bile\u015fen analizi (PCA), \u00e7ok de\u011fi\u015fkenli b\u00fcy\u00fck bir veri setinin temsili bile\u015fenlerini bulman\u0131n etkili bir yolunu sa\u011flar. Temel bile\u015fenleri \u00e7\u0131karmak i\u00e7in temel \u00f6\u011frenme kurallar\u0131, Hebbian kural\u0131n\u0131 ve Oja kural\u0131n\u0131 takip eder.<\/span><\/p>\n

PCA, geleneksel Hebbian tipi \u00f6\u011frenme ile denetimsiz bir \u00f6\u011frenme a\u011f\u0131 kullan\u0131larak uygulanabilir. Temel a\u011f, n\u00f6ronun a(t) \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131n\u0131n a\u015fa\u011f\u0131daki gibi tan\u0131mland\u0131\u011f\u0131 basit bir do\u011frusal birim oldu\u011fu a\u011fd\u0131r.<\/span><\/p>\n

Yukar\u0131daki Hebbian kural\u0131, sonlu kelime uzunlu\u011fu etkisi dikkate al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda PCA i\u00e7in pratik de\u011fildir, \u00e7\u00fcnk\u00fc e\u011fitim a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131, ilk bile\u015fen tamamen bask\u0131n hale gelmeden ve di\u011fer bile\u015fenler yeterince azalmadan \u00f6nce sonunda ta\u015facakt\u0131r (yani, dinamik aral\u0131\u011f\u0131n s\u0131n\u0131r\u0131n\u0131 a\u015facakt\u0131r). Ta\u015fma probleminin \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in etkili bir teknik, her g\u00fcncellemeden sonra a\u011f\u0131rl\u0131k vekt\u00f6rlerini normalle\u015ftirmeye devam etmektir. Bu, Oja \u00f6\u011frenme kural\u0131na veya basit\u00e7e Oja kural\u0131na g\u00f6t\u00fcr\u00fcr.<\/span><\/p>\n

Birden fazla ana bile\u015fenin \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 i\u00e7in yanal bir a\u011f yap\u0131s\u0131 \u00f6nerildi. Yap\u0131, a\u011fa yanal ba\u011flant\u0131lar\u0131 dahil eder. Yap\u0131, bir ortogonalle\u015ftirme \u00f6\u011frenme kural\u0131yla birlikte, birden \u00e7ok temel bile\u015fen aras\u0131ndaki “ortogonalli\u011fin” korunmas\u0131n\u0131 sa\u011flamaya yard\u0131mc\u0131 olur. \u00d6\u011frenme h\u0131zlar\u0131 ve yak\u0131nsama \u00f6zellikleri hakk\u0131nda say\u0131sal bir analiz de olu\u015fturulmu\u015ftur.<\/span><\/p>\n

Uygulama \u00d6rnekleri<\/span><\/strong><\/h3>\n

Hem i\u015fitsel hem de g\u00f6rsel \u00f6zellikleri kullanmaya y\u00f6nelik erken bir giri\u015fim olan dudak okuma sistemi, g\u00f6rsel \u00f6n u\u00e7 i\u00e7in gri tonlamal\u0131 videoda y\u0131lan aramas\u0131na rehberlik etmek i\u00e7in PCA’y\u0131 kulland\u0131.<\/span><\/p>\n

PCA’y\u0131 ger\u00e7ekle\u015ftirmenin iki yolu vard\u0131r: (1) kontur tabanl\u0131 PCA, do\u011frudan y\u0131lan aramas\u0131ndaki konumlu noktalara dayal\u0131d\u0131r (yerle\u015ftirilmi\u015f noktalar\u0131 kullanan ve birka\u00e7 temel bile\u015fene yans\u0131t\u0131lan \u00f6zellik vekt\u00f6rleri olu\u015fturur); (2) alan tabanl\u0131 PCA, do\u011frudan dudaklar\u0131 \u00e7evreleyen gri seviyeli matrise dayal\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Kontur tabanl\u0131 KLT taraf\u0131ndan ger\u00e7ekle\u015ftirilen g\u00f6rsel \u00f6zelliklerin boyutsall\u0131\u011f\u0131n\u0131 azaltmak yerine, konturlar\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in daha az temel bile\u015feni toplayarak a\u011f\u0131z \u015fekillerinin varyasyonu azalt\u0131labilir. Gri seviyeli matrislerin visemleri s\u0131n\u0131fland\u0131rmak i\u00e7in daha fazla bilgi i\u00e7erdi\u011fi sonucuna var\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/span><\/p>\n

PCA tabanl\u0131 dudak hareketi modellemesinde ba\u015fka bir giri\u015fim, PCA katsay\u0131lar\u0131n\u0131, a\u011fz\u0131n d\u0131\u015f g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc tan\u0131mlayan s\u0131n\u0131rl\u0131 bir dizi artik\u00fclasyon parametresinin bir fonksiyonu olarak ifade etmektir.<\/span><\/p>\n

Bu artik\u00fclasyon parametreleri, bir (zaman gecikmeli) NN bankas\u0131na dayanan konu\u015fma dalga bi\u00e7iminden do\u011frudan tahmin edilmi\u015ftir. Bir y\u00fcz tan\u0131ma algoritmas\u0131 i\u00e7in PCA tabanl\u0131 bir Eigenface tekni\u011fi \u00e7al\u0131\u015f\u0131ld\u0131. Performans\u0131, hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan uyumlu bir performansla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131.<\/span><\/p>\n

Multimedya Veri Tespiti ve S\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131<\/span><\/strong><\/h3>\n

Pek \u00e7ok uygulama senaryosunda [\u00f6rne\u011fin, optik karakter tan\u0131ma (OCR), doku analizi, y\u00fcz alg\u0131lama], e\u011fitim i\u00e7in hedeflenen bir s\u0131n\u0131f veya nesnenin birka\u00e7 \u00f6nceki \u00f6rne\u011fi mevcutken, a priori s\u0131n\u0131f olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 bilinmemektedir.<\/span><\/p>\n

Bu e\u011fitim \u00f6rnekleri, denetimli \u00f6\u011frenme modellerinde de\u011ferli \u00f6\u011fretmen bilgileri olarak en iyi \u015fekilde kullan\u0131labilir. Genel olarak, denetimli \u00f6\u011frenme modellerine dayal\u0131 saptama ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma, denetimsiz k\u00fcmeleme teknikleriyle yap\u0131lanlardan \u00e7ok daha iyi performans g\u00f6sterir. Denetimli sinir a\u011flar\u0131n\u0131n genellikle alg\u0131lama ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma uygulamalar\u0131 i\u00e7in benimsenmesinin nedeni de budur.<\/span><\/p>\n

\n

Temel bile\u015fen<\/a> Analizi SPSS<\/span>
\nTemel bile\u015fen Analizi yorumlama<\/span>
\ntemel bile\u015fen analizi (pca)<\/span>
\nTemel Bile\u015fenler Analizi \u00f6rnek<\/span>
\nR da temel bile\u015fen Analizi<\/span>
\nTemel bile\u015fenler Analizi Ders NOTLARI<\/span>
\nPCA Analizi<\/span>
\nTemel bile\u015fenler Analizi MATLAB<\/span><\/p>\n

\n

\u00c7ok Katmanl\u0131 Alg\u0131lay\u0131c\u0131<\/span><\/strong><\/h3>\n

\u00c7ok katmanl\u0131 alg\u0131lay\u0131c\u0131 (MLP), en pop\u00fcler YSA modellerinden biridir. Bu modelde, her n\u00f6ron girdileri \u00fczerinde do\u011frusal bir kombinasyon ger\u00e7ekle\u015ftirir. Sonu\u00e7 daha sonra bir sigmoidal fonksiyon taraf\u0131ndan do\u011frusal olmayan bir \u015fekilde d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Yap\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan, MLP, giri\u015f ve \u00e7\u0131k\u0131\u015f n\u00f6ron katmanlar\u0131 aras\u0131nda birka\u00e7 gizli n\u00f6ron birimi katman\u0131ndan da olu\u015fur.<\/span><\/p>\n

MLP i\u00e7in en s\u0131k kullan\u0131lan \u00f6\u011frenme \u015femas\u0131, geriye yay\u0131l\u0131m algoritmas\u0131d\u0131r. Gizli katmanlar i\u00e7in a\u011f\u0131rl\u0131k g\u00fcncellemesi, \u00e7\u0131k\u0131\u015f katman\u0131ndan gelen geri yay\u0131l\u0131ml\u0131 bir d\u00fczeltici sinyale dayal\u0131 olarak ger\u00e7ekle\u015ftirilir. Esnek a\u011f\/n\u00f6ron boyutlar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda MLP’nin evrensel bir yakla\u015f\u0131m yetene\u011fi sundu\u011fu da g\u00f6sterilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

\u0130ki katmanl\u0131 alg\u0131lay\u0131c\u0131lar\u0131n (yani, yaln\u0131zca bir gizli katmana sahip a\u011flar), herhangi bir do\u011frusal olmayan fonksiyonun evrensel yakla\u015f\u0131mlay\u0131c\u0131lar\u0131 olarak yeterli olmas\u0131 gerekti\u011fi de g\u00f6sterildi.<\/span><\/p>\n

Bir L-katman\u0131 ileri beslemeli sinir a\u011f\u0131 (1. katmanda Nl birimleri ile) varsayal\u0131m. Her birim, \u00f6rne\u011fin (l+1)’inci katmandaki i’inci birim, net girdi ui’yi (l + 1) vermek i\u00e7in l’inci katmandaki di\u011fer birimlerden a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 girdiler al\u0131r.<\/span><\/p>\n

Harici giri\u015f \u03b8i (l + 1) ile birlikte net giri\u015f de\u011feri ui (l + 1), do\u011frusal olmayan aktivasyon fonksiyonu fi (l + 1) taraf\u0131ndan yeni aktivasyon de\u011ferini ai (l + 1) belirleyecektir. Algoritmik bir bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131ndan, bu \u00e7ok katmanl\u0131 ileri beslemeli sinir a\u011f\u0131n\u0131n i\u015flenmesi iki a\u015famaya ayr\u0131labilir: alma ve \u00f6\u011frenme.<\/span><\/p>\n

Alma a\u015famas\u0131:<\/strong> A\u011f\u0131n a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131n bilindi\u011fini varsayal\u0131m. {ai (0), i = 1, . . . , N0 }, L-katmanl\u0131 bir MLP a\u011f\u0131n\u0131n geri alma a\u015famas\u0131ndaki sistem dinamikleri, {ai (L), i = 1, yan\u0131t\u0131n\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in t\u00fcm katmanlar\u0131 yineler. . . , NL} \u00e7\u0131kt\u0131 katman\u0131nda yer al\u0131r.<\/span><\/p>\n

Burada 1 \u2264 i \u2264 Nl+1, 0 \u2264 l \u2264 L \u2212 1 ve fi azalmaz ve t\u00fcrevlenebilirdir (\u00f6rn. sigmoid fonksiyonu [106]). Basit olmas\u0131 i\u00e7in, harici girdiler {\u03b8i(l + 1)} genellikle a0(l) = 1 sabitlenmi\u015f giri\u015flere sahip \u00f6zel de\u011fi\u015ftirilebilir sinaptik a\u011f\u0131rl\u0131klar {wi,0(l + 1)} olarak da ele al\u0131n\u0131r.<\/span><\/p>\n

\u00d6\u011frenme a\u015famas\u0131:<\/strong> Bu L-katmanl\u0131 MLP a\u011f\u0131n\u0131n \u00f6\u011frenme a\u015famas\u0131, basit bir gradyan ini\u015f yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 izler. Bir \u00e7ift girdi\/hedef e\u011fitim modeli verildi\u011finde, {ai (0), i = 1, . . . , N0 }, {tj , j = 1, . . . , NL}, ama\u00e7 yinelemeli olarak (bir dizi e\u011fitim modeli \u00e7iftini bir\u00e7ok kez sunarak) t\u00fcm katmanlar i\u00e7in bir {wij (l), \u2200l} k\u00fcmesi se\u00e7mektir, b\u00f6ylece karesi al\u0131nm\u0131\u015f hata fonksiyonu E en aza indirilebilir.<\/span><\/p>\n

MLP’lerin di\u011fer pop\u00fcler \u00f6\u011frenme teknikleri aras\u0131nda ayr\u0131mc\u0131 \u00f6\u011frenme, destek vekt\u00f6r makinesi ve evrimsel hesaplama yoluyla \u00f6\u011frenme de yer al\u0131r.<\/span><\/p>\n

MLP’lerin pop\u00fclaritesi nedeniyle, bunlar\u0131 kullanan say\u0131s\u0131z IMP uygulamas\u0131n\u0131n hepsini t\u00fcketmek m\u00fcmk\u00fcn de\u011fildir. \u00d6rne\u011fin, y\u00fcz alg\u0131lama i\u00e7in kullan\u0131lan MLP, onu genel bir f\u00fczyon a\u011f\u0131nda \u00f6n kanallar olarak kulland\u0131. \u00c7ok modlu sinyal i\u00e7in MLP’lerin kullan\u0131lmas\u0131 hakk\u0131nda daha fazla ayr\u0131nt\u0131 g\u00f6rsel-i\u015fitsel i\u015fleme yaz\u0131m\u0131zda da ele al\u0131nacakt\u0131r.<\/span><\/p>\n

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