Yapay sinir ağlarının dalgacık dönüşümlü aktivasyon fonksiyonları ile iyileştirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Fakültesi, Matematik, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HATİCE OKUMUŞ
Danışman: Mesut Karabacak
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Bu çalışmada YSA nın çözümlerinde kullanılan standart aktivasyon fonksiyonlarını dalgacık dönüşümlü aktivasyon fonksiyonları ile değiştirerek sonuçlar üzerine bir karşılaştırma yapılması amaçlanmıştır. Yöntem: Bu çalışmada iki farklı örnek problem ele alınarak YSA ile çözümlemeleri yapılmıştır. Bu örneklerin ilk kısmında gizli katmanda standart bilinen aktivasyon fonksiyonları kullanılarak çözümlenmiştir. İkinci kısmında ise gizli katmanda kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından ilkini dalgacık dönüşümlü aktivasyon fonksiyonları ile değiştirerek yeniden çözümleme yapılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Dalgacık aktivasyon fonksiyonlarının avantajlı ve dezavantajlı durumları incelenmiştir. Bulgular: Çözümleme sonucunda elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında kullanılan aktivasyon fonksiyonlarının değişimi YSA üzerinde etkileri şöyledir. Dalgacık dönüşümlü aktivasyon fonksiyonları ile çözüm yapılması YSA nın yerel özellikleri yakalama konusunda daha duyarlı olduğunu göstermiştir. Karmaşık modeller ve veri setlerinde aktivasyon fonksiyonu olarak dalgacık dönüşümlü aktivasyon fonksiyonlarının kullanılması daha avantajlıdır. Sonuç: YSA modellerinde sinyal işleme, görüntü tanıma, hastalık veri analizi, kişisel öneri sistemleri, kişisel veri güvenlik sistemleri gibi karmaşık veri setleri üzerinde yapılacak çözümlemelerde dalgacık dönüşümlü aktivasyon fonksiyonlarının kullanılması daha hassas ve doğru sonuçlar elde etmemizi sağlar. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Dalga dönüşümlü aktivasyon fonksiyonları, Aktivasyon fonksiyonları