Laplas Filitresi (Laplace Filter)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Laplas filitresi bastiçe bir resimdeki kenar hatlarını belirlemek için kullanılır. Burada kenar ile kastedilen objeleri genelde arka plandan ayıran keskin renk ayrılıklarıdır. Keskinleştirme Filitresi (Sharpening Filter) ismi ile de anılan laplas filitresi çalışırken bir pencere…
Kutu Filitresi (Box Filtering)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Resim işlemede kullanılan bir pencere filitreleme yöntemidir. Bu yönteme göre resim üzerinde kayan bir pencere, bu pencere içerisinde kalan sayılar üzerinde işlem yaparak pencerenin ortasındaki imgeciği (pixel) güncellemektedir. Basitçe aşağıdaki şekilde gösterilen 3×3 ‘lük (3*3)…
DEV CPP ile OpenGL Derleme
Yazan : Şadi Evren ŞEKER DEV-CPP geliştirme ortamında gelen OpenGL kütüphanesi ne yazık ki standart OpenGL ve GLUT fonksiyonlarını desteklememektedir. Bu fonksiyonların yüklenmesi için ilave glut kütüphanesinin kurulması gerekir. Bu işlem için öncelikle aşağıda bulunan bağlantıdan bu kütüphaneyi indiriniz. www.sadievrenseker.com/graf/glut-MingW-DEV-C++.zip…
Delta Kuralı (Delta Rule)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağlarında kullanılan ve sistemin hata miktarının belirlenmesinde Hebb kuralı ile birlikte ismi en çok geçen kuraldır. Bu kural arka planda en küçük ortalamalı kareler (least mean square) hesaplaması kullanmaktadır. Sistemin çalışmasını basitçe beklenen…
En Küçük Ortalamalı Kareler (Least Mean Squares)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Uyarlanabilir Filitreler (Adaptive Filters) alanında sıkça kullanılan bir hesaplama yöntemidir. Kısaca uyarlanabilir sistemler, biyolojik sistemlerin birer kopyasıdır. Biyolojik organizmalar nasıl kendilerini değişen koşullara uyarlayabiliyorsa, suni olarak üretilen sistemlerin de kendilerini uyarlaması mümkün olabilir. Buna göre…
Hebb Kuralı (Hebb’s Rule)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerindeki yapay sinir ağlarının eğitimi sırasında kullanılan bir kuraldır. Hebbian kuramı (Hebbian theory), hebbian kuralı (hebbian rule) isimleri ile de anılmaktadır. Bu kuralı basitçe “Birlikte ateşlenenleri birlikte bağla” şeklinde özetleyebiliriz. Buna göre iki sinir…
Hata Hesabı (Error Calculation)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerinde pek çok farklı alanda pekçok farklı hata olmasına karşılık bu yazının amacı yapay sinir ağlarının eğitimi sırasında hatanın nasıl hesaplandığını anlatmayı hedeflemektedir: Gözetimli eğitim sırasında bir hata hesabı yapılırken iki farklı boyut düşünülmelidir….
Kare Ortalamalarının Karekökü (Root Mean Square)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerinde çeşitli istatistik ve hesaplama alanlarında kullanılan bir formüldür. Basitçe üç aşamadan oluşur: Değerlerin karelerini al (square) Kareleri alınan bu değerlerin ortalamasını al (mean) Bu ortalama değerinin kare kökünü al (root) Örneğin aşağıdaki sayılar…
Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağları başta olmaküzere bilgisayar bilimlerinin alt dalı olan yapay zekanın çeşitli alanlarında kullanılan öğrenme çeşididir. Diğer alternatifi olan gözetimsiz öğrenme (unsupervised learning)’e göre daha kısa süremesinin en büyük sebebi hata miktarlarının sisteme öğrenme…
Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağları başta olmaküzere bilgisayar bilimlerinin alt dalı olan yapay zekanın çeşitli alanlarında kullanılan öğrenme çeşididir. Diğer alternatifi olan gözetimli öğrenme (supervised learning)’e göre daha uzun süremesinin en büyük sebebi ilk değerlerinin hedeflenen değerden…
