|
İÇİNDEKİLER
İçindekiler
İlksöz 7
YAPAY SİNİR AĞLARI
Birinci Bölüm
YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ
1. YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ 25
1.1. Akıl ve Zeka 25
1.2. Yapay Zeka 25
1.3. Yapay Sinir Ağları 27
1.3.1. Yapay Sinir Ağlarında Bilginin Depolanması ve Geri Alınması 29
1.3.2. Yapay Sinir Ağlarının Beyin ile Karşılaştırılması 29
1.3.3. Yapay Sinir Ağlarının Yararları 29
1.3.4. Yapay Sinir Ağlarının Üstünlükleri ve Eksiklikleri 30
1.3.5. Yapay Sinir Ağlarının Tarihçesi 30
1.3.6. Yapay Sinir Ağlarının Geleceği 32
1.3.7. Biyolojik Bir Beyin Sinir Hücresinin Yapısı 32
1.4. Bir Yapay Sinirin Ana Öğeleri 34
1.4.1. Girişler 35
1.4.2. Ağırlıklar 35
1.4.3. Toplama İşlevi 35
1.4.4. Etkinlik İşlevi 36
1.4.5. Ölçekleme ve Sınırlama 37
1.4.6. Çıkış İşlevi 37
1.4.7. Öğrenme 38
1.5. Yapay Sinir Ağlarının Kullanım Alanları 39
1.5.1. Endüstriyel Uygulamalar 40
1.5.2. Ulaştırma ve Havacılık Uygulamaları 41
1.5.3. Finans, Borsa ve Kredi Kartı Uygulamaları 41
1.5.4. Tıp, Biomedikal ve İlaç Sanayi Uygulamaları 42
1.5.5. İletişim Sanayi Uygulamaları 42
1.5. Kaynaklar 43
1.5.1. Genel Uygulamalar 43
1.5.2. İş ve Finans Uygulamaları 44
1.5.3. Bilim ve Tıp Uygulamaları 44
1.5.4. Bazı Mühendislik Uygulamaları 45
İkinci Bölüm
YAPAY SİNİR AĞLARININ OLUŞTURULMASI
2. YAPAY SİNİR AĞLARININ OLUŞTURULMASI 51
2.1. Bir Yapay Sinir Ağı 51
2.1.1. Katmanlar 52
2.1.2. İletişim ve Bağlantı Çeşitleri 53
2.1.3. Katmanlar Arası Bağlantılar 53
2.1.4. Sinirler Arası Bağlantı 53
2.2. Algılayıcı (Perceptron) 54
2.2.1. Turing Makinesi ve Algılayıcı 54
2.2.2. Delta Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek 57
2.2.3. Delta Kuralının Algoritması 64
2.3. İleri Beslemeli Ağlar 66
2.4. Geri Beslemeli Ağlar 67
2.5. Kaynaklar 69
Üçüncü Bölüm
YAPAY SİNİR AĞLARININ YAPILARI
3. YAPAY SİNİR AĞLARININ MİMARİ YAPILARI 73
3.1. Geri Yayılım Ağı 74
3.2. Delta Bar Delta 76
3.3. Genişletilmiş Delta Bar Delta 77
3.4. Daha Yüksek Düzeyli Sinir Ağı veya İşlevsel–Bağ Ağı 78
3.5. Hopfield Ağı 79
3.6. Boltzman Makinesi 80
3.7. Hamming Ağı 80
3.8. İki Yönlü Çağrışım Belleği 81
3.9. Yığın Ağı (Spatio–Geçici Model Ağı) 82
3.10. Öğrenme Vektör Nicelendirme Ağı 83
3.11. Karşı–Yayma Ağı 86
3.12. Olasılıksal Sinir Ağları 88
3.13. Uyarlanır Rezonans Ağı 90
3.14. Özörgütlemeli Harita Ağı 90
3.15. Yönlendirilmiş Rasgele Arama 92
3.16. Kaynaklar 95
Dördüncü Bölüm
MAKİNE ÖĞRENMESİ
4. MAKİNE ÖĞRENMESİ 99
4.1. Gözetimli Öğrenme 100
4.1.2. Öğrenme Kuralının Kavranması 101
4.1.3. Öğrenme Oranları 102
4.1.4. Delta Öğrenme Kuralı 102
4.1.5. Geri Yayılımlı Öğrenme 106
4.1.5.1. Geri Yayılım Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek 114
4.1.5.2. Geri Yayılım Algoritması 120
4.1.5.3. Geri Yayılım Etkinlik (Aktarım) İşlevleri 121
4.1.5.4. Öğrenme Oranının Ağ Üzerindeki Etkisi 123
4.1.5.5. Momentum Teriminin Ağ Üzerindeki Etkisi 123
4.1.5.6. Gizli Katman Sinir Sayısının Ağ Üzerindeki Etkisi 123
4.1.5.7. Hata Farkı Değişkeninin Ağ Üzerindeki Etkisi 123
4.2. Gözetimsiz Öğrenme 123
4.2.1. Gözetimsiz Öğrenme Yöntemleri 126
4.2.1.1. Çevrim Dışı Gözetimsiz Öğrenme 126
4.2.1.2. Çevrim İçi Gözetimsiz Öğrenme 127
4.3. Yarışmacı Öğrenme 128
4.3.1. Örnekler 128
4.3.2. Algoritma 128
4.3.3. Sınırlamalar ve Uygulamalar 131
4.3.4. Sınıflama 131
4.3.5. Benzerlik 132
4.3.6. Yarışmacı öğrenme Uygulamaları 133
4.3.7. Yarışmacı Sinirsel İşaretler 133
4.3.7.1. Yarışmacı Sinirsel İşaretler Algoritması 134
4.3.8. Özörgütlemeli Harita Ağı 135
4.3.8.1. Özörgütlemeli Haritanın Algoritması 136
4.3.8.2. Özörgütlemeli Harita Örneği 137
4.3.8.3 Özörgütlemeli Haritanın Eğitim Aşaması 138
4.3.8.4. Özörgütlemeli Haritanın Çağırma Aşaması 142
4.4. Kaynaklar 143
DERİN ÖĞRENME
Beşinci Bölüm
DERİN ÖĞRENME
5. DERİN ÖĞRENME 151
5.1. Derin Sinir Ağ Mimarileri ve Kullanım Alanları 153
5.2. Sayısal Görüntü İşleme 154
5.2.1. Analog Görüntü 155
5.2.2. Sayısal Görüntü 155
5.2.2.1. Siyah–Beyaz Görüntü 157
5.2.2.2. Gri Seviyeli Görüntü 158
5.2.2.3. Renkli Görüntü 158
5.3. Yapay Sinir Ağları İle Karakter Algılama 158
5.4. Evrişimli Sinir Ağları İle Karakter Algılama 161
5.5. Veri Kümesi 162
5.6. Eğitim Süresi 163
5.7. İnce Ayar (Finetuning) 164
5.8. Derin Ağlarda Kullanılan Veri Kümeleri 164
5.9. Derin Öğrenme Kütüphaneleri 165
5.10. Derin Ağlarda kullanılan Programlama Dilleri 166
5.11. Kaynaklar 167
Altıncı Bölüm
EVRİŞİMLİ SİNİR AĞLARI
6. EVRİŞİMLİ SİNİR AĞLARI 171
6.1. Evrişim 171
6.2. Bir Boyutlu Görüntülerde Evrişim İşlemi 171
6.3. Üç Boyutlu Görüntülerde Evrişim İşlemi 175
6.3.1. Evrişim İşleminin Görüntülere Etkisi 177
6.3.2. Sıfır Dolgu 178
6.4. Havuzlama (Pooling) 179
6.4.1. Evrişim ve Havuzlama Hesaplamaları 182
6.4.1.1. İlk Evrişim Katmanının Boyutlarının Hesaplanması 182
6.4.1.2. Evrişim Katmanının Boyutlarının Hesaplanması 183
6.4.1.3. Havuzlama Katmanının Boyutlarının Hesaplanması 184
6.5. Etkinlik İşlevleri 184
6.6. Katman ve Bağlantılar 186
6.7. Evrişimli Sinir Ağının Eğitimi 188
6.8. Düzenleme (Regularization) 188
6.9. Seyreltme 188
6.10. Kaynaklar 190
Yedinci Bölüm
EVRİŞİMLİ SİNİR AĞI MİMARİLERİ
7. EVRİŞİMLİ SİNİR AĞ MİMARİLERİ (ÇEŞİTLERİ) 193
7.1. LeNet 193
7.2. AlexNet 194
7.3. ZF Net 196
7.4. GoogLeNet 197
7.5. VGGNet 203
7.6. Microsoft ResNet 204
7.7. Kapsül Ağları (Capsule Network) 207
7.8. Üreten Çatışan Ağlar 215
7.9. Kaynaklar 217
Sekizinci Bölüm
ÖZİŞLER KODLAYICI AĞI
8. ÖZİŞLER KODLAYICI AĞLARI 221
8.1. Yığınlanmış Özişler Kodlayıcı 223
8.2. Yığınlanmış Gürültülü Özişler Kodlayıcı 223
8.3. Özişler Kodlayıcının Eğitimi 224
8.4. Özişler Kodlayıcı Ağlarının oluşturulması 226
8.5. Evrişimli Özişler Kodlayıcı Ağları 227
8.6. Kaynaklar 230
Dokuzuncu Bölüm
TEKRARLAYAN SİNİR AĞLARI
9. TEKRARLAYAN SİNİR AĞLARI 233
9.1. Tekrarlayan Sinir Ağlarının Uygulama Alanları 233
9.2. Tekrarlayan Sinir Ağları Nasıl Çalışır? 234
9.3. Tekrarlayan Sinir Ağ Mimarileri 238
9.3.1. Uzun Kısa Dönemli Bellek Ağları 238
9.3.2. Kapılı Tekrarlayan Birimler 240
9.4. Tekrarlayan ve Evrişimli Sinir Ağlarının Birleşimi 242
9.5. Kaynaklar 244
Onuncu Bölüm
DERİN İNANÇ AĞLARI
10. DERİN İNANÇ AĞLARI 247
10.1. Kısıtlı Boltzmann Makinesi 247
10.2. Derin İnanç Ağları 249
10.3. Evrişimli Derin İnanç Ağları 250
10.4. Kaynaklar 252
BULANIK MANTIK
Onbirinci Bölüm
BULANIK MANTIK
11. BULANIK MANTIK 257
11.1. Bulanık Sistemlerinin Gelişimi 259
11.2. Bulanık Küme Kuramı ve Bulanık Mantık 261
11.3. Bulanık Kümeler ve Olasılık 269
11.4. Bulanık Çıkarım 269
11.5. Bulanık Mantık Denetleyicinin Üstünlük ve Eksiklikleri 270
11.5.1. Üstünlükler 270
11.5.2. Eksiklikler 270
11.6. Kaynaklar 271
Onikinci Bölüm
MANTIKSAL ÇIKARIM
12. MANTIKSAL ÇIKARIM 277
12.1. Klasik Kümeler 281
12.1.1. Klasik Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler 281
12.1.2. Klasik Kümeler Üzerindeki İşlemler 282
12.1.2.1. Birleşme (Union) İşlemi 282
12.1.2.2. Kesişim (Intersection) İşlemi 282
12.1.2.3. Tümleme (Complement) İşlemi 283
12.1.2.4. Fark (Difference) İşlemi 283
12.1.3. Klasik Kümelerin Özellikleri 284
12.2. Bulanık Kümeler 285
12.2.1. Bulanık Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler 287
12.2.2. Bulanık Kümeler Üzerindeki İşlemler 287
12.2.2.1. Birleşim Kümesi 287
12.2.2.2. Kesişim (Intersection) Özelliği 288
12.2.2.3. Tümleyen (Complement) 289
12.2.2.4. Destek (Support) Keskin Kümesi 290
12.2.2.5. –Bölüm (Cut) Kümesi 290
12.2.2.6. Seviye (Level) Kümesi 290
12.2.2.7. Alt Kümeler ve Eşit Kümeler 291
12.2.2.8. Eşitlik 292
12.2.3. Normal ve Normal Olmayan Bulanık Küme 292
12.2.4. Bileşke Bulanık Bağıntı 293
12.2.5. Bulanık Bağıntı 294
12.2.6. Bulanık Kümelerin Özellikleri 296
12.3. Bulanık Kümelerin Geometrisi 298
12.4. Kaynaklar 301
Onüçüncü Bölüm
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER
13. BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER 305
13.1. Denetim Sistemleri Kuramı 306
13.1.1. Sistem Tanımlama Problemi 308
13.1.2. Denetim Sistem Tasarım Problemi 308
13.1.3. Denetim (Karar) Yüzeyi 309
13.2. Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı 309
13.3. Bulanık Denetim Kurallarının Oluşturulması 310
13.4. Basit Bulanık Mantık Denetleyiciler 312
13.5. Genel Bulanık Mantık Denetleyiciler 313
13.5.1. Bulandırma Birimi 314
13.5.2. Bilgi Tabanı 314
13.5.3. Karar Verme Birimi 315
13.5.3.1. Max–Dot 317
13.5.3.2. Min–Max 317
13.5.3.3. Tsukamoto 318
13.5.3.4. Takagi–Sugeno 319
13.5.4. Durulama Birimi 319
13.5.4.1. Maksimum Üyelik Yöntemi 320
13.5.4.2. Ağırlık Merkezi Yöntemi 320
13.5.4.3. Ağırlık Ortalaması Yöntemi 321
13.5.4.4. Mean– Max Üyelik Yöntemi 322
13.6. Bulanık Kural Tabanlı Sistemler 322
13.7. Kaynak 327
Ondördüncü Bölüm
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UGULAMALARI
14. BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI 333
14.1. Bir Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı 335
14.2. Bulanık Mantık Denetimli İklimlendirme Sistemleri 339
14.2.1. İklimlendirme 339
14.2.2. İklimlendirme de Özişler (Otomatik) Denetim 340
14.2.3. Denetim Elemanları ve Algılayıcılar 341
14.2.4. Bulanık Mantık Denetleyici 342
14.2.5. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması 342
14.2.6. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması 343
14.2.6.1. Isı_Hata (e) Giriş Değişkeni 343
14.2.6.2. Isı_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni 343
14.2.7. Bulanık Çıkış Değişkeni 343
14.2.8. Bulandırma 343
14.2.9. Bulanık Küme Tanımları 344
14.2.10. Üyelik İşlevleri 344
14.2.10.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri 345
14.2.10.2. Çıkış Değişkeninin Üyelik İşlevi 345
14.2.11. Bulanık Çıkarım 346
14.2.12. Durulama 348
14.3. Bulanık Mantık Tabanlı Anahtarlamalı Relüktans Motor Hız Denetimi 348
14.3.1. Anahtarlamalı Relüktans Motor için Bulanık Mantık Denetleyicisinin Tasarımı 349
14.3.1.1. Bulandırma 349
14.3.1.2. Üyelik işlevleri 350
14.3.2. Dinamik İşaret Analizi 350
14.3.3. Bulanık Denetim Kurallarının Elde Edilmesi 351
14.3.3.1. Bulanık Çıkarım 353
14.3.3.2. Durulama Stratejisi 353
14.3.4. Anahtarlamalı Relüktans Motorun Bulanık Hız Denetimi İçin Kuralların Oluşturulması 353
14.4. Fırçasız DA Motor Bulanık Mantık Hız Denetleyicisi 355
14.4.1. Fırçasız DA Motorlar 356
14.4.2. Fırçasız Doğru Akım Motor Denetimi 356
14.4.3. FDAM Sürme Sistemi 357
14.4.4. Fırçasız DA Motorun Modellenmesi 357
14.4.5. PI Denetleyici 361
14.4.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Sisteme Uygulanması 362
14.4.7. Bulanık Mantık Denetleyicinin Giriş ve Çıkış Değişkenlerine Değer Atanması 363
14.4.8. Kural Çizelgesinin Oluşturulması 364
14.5. Kaynaklar 366
SİNİRSEL BULANIK MANTIK
Onbeşinci Bölüm
SİNİRSEL BULANIK MANTIK
15. SİNİRSEL BULANIK MANTIK 375
15.1. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Yapıları 376
15.2. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Kuramı 379
15.2.1. VE Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 380
15.2.2. VEYA Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 380
15.2.3. Kwan ve Cai’nin Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 381
15.2.4. Kwan ve Cai’nin Max Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 382
15.2.5. Kwan ve Cai’nin Min Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 382
15.3. Sinirsel Bulanık Mantık Ağlarında Çıkarım Yöntemleri 383
15.4. Bulanık Kuralların Öğrenilmesi 383
15.5. Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi 386
15.6. NEFCLASS 387
15.6.1. NEFCLASS Mimarisi 388
15.6.2. NEFCLASS ile Bulanık Kuralların Öğretilmesi 390
15.6.3. NEFCLASS ile Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi 392
15.7. ANFIS 395
15.7.1. ANFIS Mimarisi 396
15.7.2. ANFIS İçin Geri Yayılımlı Öğrenme Algoritması 398
15.8. Kaynaklar 403
Onaltıncı Bölüm
SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI
16. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI 407
16.1. Sinirsel Bulanık Mantık Hız Denetimli Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor 407
16.1.1. Geri–Yayılımlı Öğrenme Algoritması 411
16.2. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli DA/DA Konvertör 413
16.2.1. Sinirsel–Bulanık Denetleyici Üyelik Fonksiyonları 414
16.3. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli Anahtarlamalı Relüktans Motor 420
16.4. Kaynaklar 427
GENETİK ALGORİTMA
Onyedinci Bölüm
GENETİK ALGORİTMA
17. GENETİK ALGORİTMA 435
17.1. Genetik Algoritma Yöntemi 436
17.2. Genetik Algoritmaların Arama Yöntemleri İçerisindeki Yeri 437
17.3. Genetik Algoritmaların Uygulama Alanları 439
17.4. Temel Genetik Kavramları 440
17.4.1. Gen 440
17.4.2. Kromozom 440
17.4.3. Popülasyon (Yığın) 440
17.5. Yeniden Üretim İşlemi 441
17.6. Başlangıç Yığınının Oluşturulması 441
17.7. Uygunluk Değeri 441
17.8. Genetik Operatörlerin Uygulanacağı Dizilerin Seçilmesi 443
17.9. Dizi Gösterimi (Kodlama) 443
17.10. Seçim Mekanizmaları 444
17.10.1. Orantılı Seçim Mekanizmaları 445
17.10.2. Sıralı Seçim Mekanizmaları 445
17.10.3. Turnuva Seçim Mekanizması 445
17.10.4. Denge Durumu Seçim Mekanizması 445
17.11. Genetik Operatörler 445
17.11.1. Çaprazlama Operatörü 446
17.11.2. Değişim (Mutasyon) Operatörü 448
17.11.3. Tamir Operatörü 450
17.11.4. Elitizm (En İyinin Saklanması) Yöntemi 450
17.12. Genetik Algoritmanın Çalışma İlkesi 450
17.13. Kaynaklar 454
Onsekizinci Bölüm
GENEL ALGORİTMA UYGULAMALARI
18. GENETİK ALGORİTMA UYGULAMALARI 459
18.1. Genetik Algoritmada Şema Teoremi 459
18.2. Basit Bir Genetik Algoritma Örneği 461
18.3. Genetik Algoritma ile Çözümü Gerçekleştirilmiş Uygulama Örnekleri 464
18.3.1. Genetik Uyarlamalı Denetim Yapısı 464
18.3.2. GA ile Atölye Çizelgemenin Gerçekleştirilmesi 469
18.3.2.1. GA’da Tamir Operatörünün Atölye Çizelgelemedeki Önemi 472
18.4. Kaynaklar 475
Dizin 477 |
Bilgisayar, Teknoloji Kitapları 
