Bilgisayar Bilimleri

Bilgisayar Bilimleri

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması

Yazarlar: Nihal Zuhal KAYALI, Sevinç İLHAN OMURCA

Cilt IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium , Sayı Special , 2021 , Sayfalar 184 - 191

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

DOI:10.53070/bbd.989668

Anahtar Kelimeler:Görüntü İşleme,Sınıflandırma,Konvolüsyonel Sinir Ağları,Derin Öğrenme

Özet: Makine 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.

ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır
KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2021, title={Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması}, volume={IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium}, number={184–191}, publisher={Bilgisayar Bilimleri}, author={Nihal Zuhal KAYALI,Sevinç İLHAN OMURCA}, year={2021} }
APA
KOPYALA
Nihal Zuhal KAYALI,Sevinç İLHAN OMURCA. (2021). Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması. Bilgisayar Bilimleri.
MLA
KOPYALA
Nihal Zuhal KAYALI,Sevinç İLHAN OMURCA. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) Ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması. no. 184–191, Bilgisayar Bilimleri, 2021.
Atıf Görüntüle
PDF Görüntüle
Kaynak Görüntüle
Paylaş
Dergi Bilgileri