1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
  • 1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyumu Bildirileri
  • ÖNSÖZ
  • TEŞEKKÜR
  • İÇİNDEKİLER
  • Davetli Bildiri - Invited Paper
    • Towards Program Understanding Systems
  • Akıl Yürütme - Reasoning
    • Proof-Checking Process-Based Reasoning about Physical Systems
    • An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation
    • Qualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System
    • Tekdüze Olmayan Usavurum Yöntemleri ve Yapay Zeka
    • Issues in Commonsense Set Theory
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
    • A Survey of Neural Network Applications for Scheduling Problems
    • A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles
    • Solving Maze Problems by Cellular Neural Networks
    • Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
  • Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
    • Towards a Formal Semantics of Turkish
    • An Approach to Machine Translation
    • Functional Categorization of Knowledge
    • Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery
  • Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
    • Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
    • Isolated Speech Recognition System
    • Vocal Tract Shape Estimation
    • Comparison of Human and Lovebird Speech
  • Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
    • Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
    • Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
    • Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
    • Yapay Sinir Ağları Konusunda Hukuki bir Yaklaşım
  • Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
    • Fuzzy Lojik Kontrolerlerin Dizaynı için Yeni bir Metod
    • Bilgi Tabanlı Yaratıcı Kavramsal Dizayn
    • A Distributed Expert System Architecture
    • KNOWALL! An Experimental Inscriptor-Based Expert System
  • Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
    • A Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.
    • Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System
    • Application of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition
    • Segmentation of Ottoman Characters
  • Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
    • Active Vision / Etkin Görme
    • Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri
    • Otomatik Odaklama
    • Executing Prolog Programs with Dataflow Approach
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
    • A Neural Network Architecture for Emulating Forward Dynamics of a Robot Manipulator
    • Stability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic Controllers
    • Pattern Classifier
    • Yapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları
  • Yazar Dizini / Author Index
Powered by GitBook
On this page
  • Abstract
  • Özet
  • Tam Metin

Was this helpful?

  1. Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks

Pattern Classifier

A. E. Günhan, University of Bergen, Norveç.

PreviousStability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic ControllersNextYapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

Abstract

In the present work, an alternative multi-Iayer unsupervised neural network model that may approximate certain neurophysiological features of Natural Neural Systems has been studied. The Network is formed by two parts. The first part of the network plays a role as a Short Terrn Memory that is a temporary storage for each pattern. The task for this part of the network is to preprocess incoming patterns without memorizing, in other words, to reduce the dimensions and the linear dependency among patterns by determining their relevant representations. This preprocessing ability is obtained by a dynamic lateral inhibition mechanism on the hidden layer. These representations are the input patterns for the next part of the network. The second part of the network may be accepted as a Long Term Mernory which classifies and memorizes incoming pattern informations that come from hidden layer.

Özet

Bu çalışmada, Doğal Sinir Sistemlerinin belirli nörofizyolojik özelliklerini yaklaştırabilecek alternatif bir Çok Katmanlı denetlenmemiş bir sinir ağı modeli incelenmiştir. Ağ iki bölümden oluşur. Ağın ilk bölümü, her model için geçici olarak depolanan Kısa Süreli Bellek olarak rol oynar. Ağın bu bölümü için görev, gelen kalıpları ezberlemeden önceden işlemek, başka bir deyişle, ilgili temsillerini belirleyerek kalıplar arasındaki boyutları ve doğrusal bağımlılığı azaltmaktır. Bu ön işleme yeteneği, gizli katman üzerindeki dinamik bir yanal inhibisyon mekanizması ile elde edilir. Bu gösterimler ağın bir sonraki kısmı için giriş kalıplarıdır. Ağın ikinci kısmı, gizli katmandan gelen gelen bilgi kalıplarını sınıflandıran ve ezberleyen Uzun Süreli Bellek olarak kabul edilebilir.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

11MB
339-346.pdf
pdf
339-346 Pattern Classifier