1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
KapakÖnsözTeşekkürİçindekiler
Search…
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
Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
B. S. Yılbaş, Erciyes Üniversitesi, Türkiye ; N. Karaboğa, University of Wales, İngiltere.

Abstract

Neurocomputer is a neural network architecture which can be implemented using either analog devices or digital hardware. However, for constructing a massive neural network architecture the above implementations have their own drawbacks. In such case optical-based analog implementations could prove more efficient due to their inherent parallelism, faster speed and less cross-talk or noise interference among different elements. The aim of this paper is to summarize the advantages of optical-based neuro computer and to describe the functioning of its basic elements and mechanisms.

Özet

Nörokompütür, ya anolog cihazlarla yada dijital donanımla tasarlanabilen bir sinir ağı yapısıdır . Fakat, büyük sinir ağı yapılarının kurulmasında üsteki her iki tasarım tekniklerinin de dezavantajları vardır. Böyle durumlarda, optik cihazlarla yapılan tasarımlar optiğin tabiatından gelen bazı özelliklerden dolayı diğer tekniklerle yapılan tasarımlara nazaran daha iyi sonuçlar vermektedir. Bu makalenin amacı, optik nörokompütürlerin avantajlarını özetlemek, çalışma mekanizmasını ve temel elemanlarını tarif etmektir.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.
181-187.pdf
11MB
PDF
181-187 Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures - Previous
Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
Next - Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
Last modified 3yr ago
Copy link
Contents
Abstract
Özet
Tam Metin