Aylık Arşivler: Ağustos 2017

GENETİK ALGORİTMALARIN FARKLI ÇAPRAZLAMA TEKNİKLERİYLE İKİ BOYUTLU KESME PROBLEMLERİNE UYGULANIŞI

Alev SÖKE ve Zafer Bingül tarafından hazırlanmış olan “GENETİK ALGORİTMALARIN FARKLI ÇAPRAZLAMA TEKNİKLERİYLE İKİ BOYUTLU KESME PROBLEMLERİNE UYGULANIŞI” başlıklı çalışma Politeknik Dergisi 7.1 (2004)’te yayınlanmıştır. İndirmek için: http://politeknik.gazi.edu.tr/index.php/PLT/article/viewFile/424/419

HOŞ SEDA – MİKAİL

HOŞ SEDA Nedir bu kavgamız nedir bu telaş Ömür dediğimiz biter yavaş yavaş Üç günlük dünyanın her şeyi fani Bir hoş seda muhabbet kalır arkadaş Sen yolcu yalan dünya hancıdır Öyle bir gün var ki yürekte sancıdır Yer gök bir olup ta hesap sorulunca En sevdiğin bile senden davacıdır Öyle bir aşk var ki yüceden>>>

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları, Bilişim Matematiği ve Yapay Öğrenme

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları (Rifat Çölkesen), Bilişim Matematiği (Rifat Çölkesen) ve Yapay Öğrenme (Ethem Alpaydın) kitaplarını aldım. Bilgisayar konulu kitap almayalı epey uzun zaman olmuştu. En son 2011 yılında Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları (Derviş Karaboğa) kitabını almıştım. Bu kitaplarla ilgili herhangi bir sorunuz olursa buraya yazabilirsiniz. Önümüzdeki 2 ay içerisinde bu kitapların büyük kısmını>>>

Bir minimizasyon problemi, maksimizasyon problemine nasıl dönüştürülür?

En klasik nümerik optimizasyon problemi bana göre Sphere(Küre) fonksiyonudur. Örneğin n=2 için 2 boyutlu bir optimizasyon problemi olur. Bunu -10 ve +10 aralığında bir minimizasyon problemi olarak değerlendirirsek: 0^2+0^2=0’dan optimum değeri 0 olacaktır. Bunu -10 ve +10 aralığında bir maksimizasyon problemi olarak değerlendirirsek: 10^2+10^2=100’den veya -10^2+-10^2=100’den optimum değeri 200 olacaktır. Birden fazla kıyas fonksiyonu ile>>>

Deep learning

“Deep learning” çalışması Yann LeCun, Yoshua Bengio ve Geoffrey Hinton tarafından yapılmış olup Nature 521.7553 (2015): 436-444.sayfaları arasında basılmıştır. Derin öğrenmenin esprisi görüntü içerisinden çıkarılan özelliklerin insanlar tarafından değil, çeşitli işlemlerle otomatik olarak yapılmasıdır. Hesaplama kabiliyeti ve verinin gitgide büyümesiyle derin öğrenme farklı zor problemlere çözüm olmaya devam edecektir. Eğitim aşamasında amaç hatayı veya uzaklığı>>>

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

“ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks” çalışması Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey E. Hinton tarafından yapılmış olup Advances in neural information processing systems dergisinde 2012 yılında basılmıştır. Deep Learning furyasının başlangıç makalesidir. ImageNet LSVRC-2010 veri kümesinde 1,2 milyon yüksek çözünürlüklü resim bulunmakta ve bu resimler 1000 kategoride sınıflanmaktadır. top-1 ve top-5 hata oranı>>>

MATLAB ile Derin Öğrenmeye Giriş (Introducing Deep Learning with MATLAB)

Mathwork firması tarafından hazırlanan “Introducing Deep Learning with MATLAB” tanıtımını okurken aldığım notlar aşağıdadır. Dokümanı incelemek için tıklayınız. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir parçası olup bir sınıflandırma modelinin direk resim, müzik ve metinlerden öğrenmesini amaçlamaktadır. Genellikle sinir ağları mimarisi üzerine uygulanan derin öğrenme, birkaç katmanlı sinir ağının yüzlerce katmanlı hale gelmiş hali gibi düşünülebilir. Bazı>>>