Konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ile Çin sayı orüntülerinin sınıflandırması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-6545-173X
dc.contributor.authorKayalı, Nihal Zuhal
dc.contributor.authorOmurca, Sevinç İlhan
dc.date.accessioned2024-11-13T17:23:08Z
dc.date.available2024-11-13T17:23:08Z
dc.date.issued2021
dc.departmentTAÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractThe MNIST dataset, which has become a standard for Machine Learning and Deep Learning applications, is quite popular. In thisstudy, a dataset containing images of handwritten Chinese numbers is introduced as a variation of the MNIST dataset. Convolutional Neural Networks (ConvNN or CNN) model, which is a type of multi-layer artificial neural networks, which is one of the current and challenging research topics of Machine Learning methods, has been applied and a classification study has been made. At the classification stage, a correct classification rate of 96.5% was achieved. As a result, it is thought that the proposed model can be used on Chinese number patterns with high performance.
dc.description.abstractMakine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme uygulamaları için bir standart haline gelen MNIST veri seti oldukça popülerdir. Bu çalışmada MNIST veri setinin bir varyasyonu olarak el yazısı ile yazılmış Çince sayıların görüntülerini içeren veri kümesi tanıtılmıştır. Makine Öğrenmesi yöntemlerinin güncel ve zorlu araştırma konularından çok katmanlı yapay sinir ağlarının bir türü olan Konvolüsyonel Sinir Ağları (ConvNN ya da CNN) modeli uygulanıp bir sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Sınıflandırma aşamasında %97 doğru sınıflandırma oranına ulaşılmıştır. Sonuç olarak, önerilen modelin Çin sayı örüntüleri üzerinde yüksek başarım ile kullanılabileceği düşünülmektedir.
dc.identifier.citationKayalı, N. Z., İlhan Omurca, S. (2021). Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması. Computer Science, IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium(Special), 184-191.
dc.identifier.doi10.53070/bbd.989668
dc.identifier.endpage191en_US
dc.identifier.startpage184en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12846/1397
dc.identifier.volumeIDAP-2021en_US
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofComputer Science, IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium (Special)
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Ulusal - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectGörüntü işlemeen_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectKonvolüsyonel sinir ağlarıen_US
dc.subjectDerin öğrenmeen_US
dc.subjectImage processingen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subjectConvolutional neural networksen_US
dc.subjectDeep learningen_US
dc.titleKonvolüsyonel sinir ağları (CNN) ile Çin sayı orüntülerinin sınıflandırması
dc.title.alternativeClassification of Chinese Number Patterns with Convolutional Neural Networks (CNN)
dc.typeConference Object

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
10.53070-bbd.989668-1951903.pdf
Boyut:
849.76 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu