Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karabük Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ömer Faruk Acar
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Burhan Selçuk
Eş Danışman: Okan Erkaymaz
Özet:
Bu çalışmada, yapay sinir ağı topolojisi üzerinde durulmuş ve topolojiyi sistematik olarak oluşturmak için ilk kez Kırınım Analizi adında yeni bir yöntem önerilmektedir. Yapay sinir ağlarında kullanılan topoloji yapısı problem çözümünün başarıya ulaşmasında önemli bir yere sahiptir. Seçilen modele uygun oluşturulan topolojinin yetersiz olması durumunda eğitim başarısızlıkla sonuçlanmaktadır. Topolojinin karmaşık olması eğitim süresini uzatabilmekte ve aşırı öğrenme gibi problemlere neden olabilmektedir. Önerilen yöntemle, ağın gizli katmanları, nöron yapıları, nöronlar ve katmanlar arası bağlantılar sıfırdan inşa edilebilmektedir. Ayrıca, ağın ağırlık değerleri önerilen matematiksel yaklaşımla eğitime gerek kalmadan belirlenebilmektedir. Çalışmada önerilen yöntem farklı platformlarda ve dillerde kodlanarak yazılımsal süreçler hakkında bilgi verilmiştir. Kırınım Analizinin performansı Iris, Sin(x2), Diyabet, Kalp Hastalığı, Mobil Fiyat veri setleri ile test edilmiş ve metrik değerleri paylaşılmıştır. Algoritmanın zaman karmaşıklığı ortaya konmuş ve bellek tüketimi ölçülmüştür. Kırınım Analizi yöntemi ile veri setinden yapay sinir ağını oluşturmak mili saniyeler mertebesinde gerçekleşebilmektedir. Sonuçlar, yöntemin zaman ve algoritma karmaşıklığını artırmadan birçok problemde başarılı bir performans sergilediğini göstermektedir. Çalışmada önerilen yönteme ek olarak veri setinin normalizasyonu için yaklaşım sunulmuştur. Ayrıca, çıkış katmanında nöron dönüşümü kullanılarak regresyon problemleri sınıflandırma problemlerine dönüştürülebilmektedir. Bu durumun ağların entegrasyonuna ve yapay sinir ağı çalışmalarındaki kara-kutu (black-box) problemine katkıda bulunması beklenmektedir.