Kanal tümleştirme mekanizmalı dinamik konvolüsyon ile derin öğrenme

dc.contributor.advisorGünsel, Bilge
dc.contributor.authorAkbaba, Elif Ecem
dc.contributor.authorID504191315
dc.contributor.departmentTelekomünikasyon Mühendisligi
dc.date.accessioned2024-02-27T08:14:40Z
dc.date.available2024-02-27T08:14:40Z
dc.date.issued2023-01-18
dc.descriptionTez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023
dc.description.abstractDerin öğrenme ağlarında yüksek performans elde edebilmek açısından en önemli işlem, verileri iyi temsil eden özniteliklerin çıkarılabilmesidir. Tez kapsamında, kişi tanılama uygulamasında daha ayırt edici öznitelikler çıkararak performansı arttırmak amacıyla, iki farklı kişi tanılama ağında dinamik konvolüsyonlu omurga ağ mimarisi kullanımı önerilmiş ve dinamik omurga ağ mimarisinin performansa etkileri incelenmiştir. Dinamik omurga mimarisinin gerçeklenmesinde, literatürde bulunan kanal tümleştirme mekanizmalı dinamik konvolüsyon kullanılmıştır. Dinamik omurga mimarisi, literatürde bulunan iki farklı kişi tanılama ağında kullanılarak statik ve dinamik omurga mimarileriyle elde edilen performanslar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, dinamik omurga ağ mimarisi kullanımının, ayırt ediciliği sınırlı öznitelikler kullanan basit kişi tanılama ağ mimarilerinde performansı önemli ölçüde arttırabileceği raporlanmıştır. Ayırt ediciliği yüksek özniteliklerle detaylı karşılaştırmalar sonucunda eşleme yapan kişi tanılama ağlarında ise dinamik omurga ağ mimarisi kullanımının katkısının sınırlı olduğu görülmüştür.
dc.description.degreeYüksek Lisans
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11527/24593
dc.language.isotr
dc.publisherLisansüstü Eğitim Enstitüsü
dc.sdg.typeGoal 9: Industry, Innovation and Infrastructure
dc.subjectderin öğrenme
dc.subjectdeep learning
dc.subjectdinamik konvolüsyon
dc.subjectdynamic convolution
dc.titleKanal tümleştirme mekanizmalı dinamik konvolüsyon ile derin öğrenme
dc.title.alternativeDeep learning via dynamic convolution with channel fusion mechanism
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
Ad:
504191315.pdf
Boyut:
3.7 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Lisanslı seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
Ad:
license.txt
Boyut:
1.58 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama