Examination of the effect of the basic parameters of the auto-encoder on coding performance

Çalişan, Mücahit; Talu, Muhammed Fatih

doi:10.1109/idap.2017.8090270

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…analizi birçok alanı kapsamaktadır. Veri Bu çalışmada, doğrusal boyut azaltma tekniklerinden PCA [1], [2], LDA [3], [4] ve doğrusal olmayan boyut azaltma tekniklerinden Autoencoder yöntemleri incelenmiştir [5], [6]. Bu yöntemlerin performansları, literatürde sık kullanılan MNIST [7] veri kümesi (el yazısıyla yazılmış rakamlar) kullanılarak elde edilmiş, sınıflandırma doğrulukları ve hesaplama süreleri kıyaslanmıştır.…”

Section: Introductionunclassified

Comparative Analysis of Dimension Reduction Methods

Çalişan

Talu

2020

Türk Doğa Ve Fen Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Günümüz veritabanları hızlı bir şekilde büyümektedir. Örneğin Youtube'a her dakikada ortalama 300 saatlik video yüklenmektedir. Veri boyutuyla orantılı bir şekilde, işleme, depolama ve transfer maliyetleri artmaktadır. Buna karşılık, özellikle video ve imge gibi yüksek boyutlu veri içeriklerinin büyük oranda benzer olduğu bilinmektedir. Bu tür yüksek boyutlu ham verilerin, düşük boyutlara indirgenmesi, imge sınıflandırma, algılama ve anlamlı bilgi çıkarım prosesleri için hayati öneme sahiptir. Veri boyutunu indirgeyen çok sayıda teknik mevcuttur. Klasik yapay öğrenme tekniklerinden; PCA (Temel Bileşenler Analizi) ve LDA (Doğrusal Ayıraç Analizi), probleme matematiksel bir çözüm zemini kazandırdıkları için ön plana çıkarken, doğrusal olmayan tekniklerden, derin öğrenme yaklaşımlarından olan Oto-Kodlayıcı (Auto-Encoding), büyük verilerin indirgenmesine izin vermesi bakımından araştırmacıların ilgisini çekmektedir. Bu çalışmada, gerçek ve sentetik veriler (doğrusal ve doğrusal olmayan) kullanılarak PCA, LDA ve Auto-Encoding (AE) yöntemlerinin boyut indirgeme performansları incelenmiştir. Belirli kıstaslarda (harcanan zaman, yeniden inşa etme doğruluğu vb.) alınan sonuçlar karşılaştırmalı bir şekilde sunulmuştur.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Comparative Analysis of Dimension Reduction Methods

Çalişan

Talu

2020

Türk Doğa Ve Fen Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Examination of the effect of the basic parameters of the auto-encoder on coding performance

Cited by 1 publication

References 6 publications

Comparative Analysis of Dimension Reduction Methods

Comparative Analysis of Dimension Reduction Methods

Contact Info

Product

Resources

About