Bu kaydın yasal hükümlere uygun olmadığını düşünüyorsanız lütfen sayfa sonundaki Hata Bildir bağlantısını takip ederek bildirimde bulununuz. Kayıtlar ilgili üniversite yöneticileri tarafından eklenmektedir. Nadiren de olsa kayıtlarla ilgili hatalar oluşabilmektedir. MİTOS internet üzerindeki herhangi bir ödev sitesi değildir!

Neural Network Based Feature Extraction for Handwritten Digit Recognition

Oluşturulma Tarihi: 05-04-2017

Niteleme Bilgileri

Tür: Tez

Alt Tür: Doktora (Mühendislik)

Yayınlanma Durumu: Yayınlanmamış

Dosya Biçimi: PDF

Dil: İngilizce

Konu(lar): TEKNOLOJİ, Teknik bilgiler iletişimi, Elektrik mühendisliği. Elektronik. Nükleer mühendislik,

Yazar(lar): Günler, Mine Altınay (Yazar),

Emeği Geçen(ler): Tora, Hakan (Danışman),

Anahtar Kelimeler

Hidden layer output vectors, principle component analysis, neural network, support vector machines, Euclidean distance classifier and multilayer perceptron


Özet

In this dissertation, it is proposed that hidden layer output weights of semi-trained neural network to be used as feature vectors. In pattern recognition neural network is a training algorithm which provides classification. In this thesis in addition to this fact, it has been shown that semi-trained neural network can be used as a tool to extract hidden layer output vectors that are used as features of the image. The system is mainly composed of three steps: preprocessor, feature extractor, and classifier. Only the classifier layer differs for each experiment, the other two layers are used as default for all experiments. Support vector machine, neural network, and Euclidean distance classifiers are utilized. The experiments were conducted on MNIST and USPS benchmark datasets to evaluate the performance of the proposed approach.


İçindekiler



Açıklamalar



Haklar



Notlar



Kaynakça


Atıf Yapanlar

Gözat Sayfasına Dön

 

Sosyal Medya ve Araçlar

İstatistikler

  • Kayıt
    • Bu ay: 3
    • Toplam: 2417
  • Online
    • Ziyaretçi: 21
    • Üye: 0
    • Toplam: 21

Detaylı İstatistikler