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 - Applications of Artificial Neural Networks

A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles

Kemal Oflazer, Bilkent Üniversitesi, Türkiye.

PreviousA Survey of Neural Network Applications for Scheduling ProblemsNextSolving Maze Problems by Cellular Neural Networks

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

Abstract

We present a connectionist approach for solving Tangram puzzles. Tangram is an ancient Chinese puzzle where the object is to decompose a given figure into seven basic geometric figures. Our connectionist Approach models Tangram pieces and their possible placements and orientations as connectionist neuron units which receive excitatory connections from input units defining the puzzle and lateral inhibitory connections from competing or conflicting units. The network of these connectionist units operating as a Boltzrnann Machine, relaxes into a configuration in which units defining the solution receive no inhibitory input from other units.We present results from an implementation of our model using the Rochester Connectionist Simulator.

Özet

Tangram bulmacasını çözme konusunda bağlantıcı bir yaklaşım sunuyoruz. Tangram, nesnenin belirli bir figürü yedi temel geometrik şekle ayırmak olduğu eski bir Çin bilmecesidir. Bağlantılı Yaklaşımımız, Tangram parçalarını ve muhtemel yerleşimlerini ve yönelimlerini, rakip veya çatışmalı birimlerden yapboz ve yanal engelleyici bağlantıları tanımlayan girdi birimlerinden uyarıcı bağlantılar alan, bağlantıcı nöron birimleri olarak modellemektedir. Bir Boltzmann Makinesi olarak çalışan bu bağlantı birimlerinin ağı, çözümü tanımlayan birimlerin diğer birimlerden engelleyici girdi almadığı bir konfigürasyona gevşetilir. Rochester Connectionist Simulator'ı kullanarak modelimizin uygulanmasından sonuçlar sunuyoruz.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

20MB
73-86.pdf
pdf
73-86 A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles