2 boyutlu stokastik hesaplama yöntemiyle fonksiyon gerçekleme
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: DURMUŞ ERSOY
Danışman: Burcu Erkmen
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Derin öğrenme ve büyük veri işlemeye yönelik gün geçtikçe artan çalışmalar beraberinde hız ve donanım maliyeti gibi problemleri getirmiştir. Basit aritmetik lojik elemanları kullanılarak, stokastik bit dizilerini temel alan stokastik hesaplama; hız ve donanım maliyeti konusunda deterministik hesaplamaya göre oldukça avantajlı çözümler sunmaktadır. Literatürde daha önce yapay sinir ağları ve derin öğrenme için aktivasyon fonksiyonu üretiminde kullanılan tanh(x) ve exp(-x) fonksiyonları, bunların yanında görüntü işlemede kullanılan mutlak değer fonksiyonları için stokastik yöntemle gerçeklemeye yönelik çalışmalar sunulmuştur. Sonlu durum makineleri (SDM) üzerinden durum geçişleri kullanılarak sunulan yöntemler şu ana kadar tek boyutlu (lineer) ve 2-Boyutlu olmak üzere iki farklı SDM tipi baz alınarak tasarlanmıştır. Lineer SDM ile sunulan yöntemler devre maliyeti konusunda avantaj sağlarken, hata oranı bakımından dezavantajlıdır. 2-Boyutlu SDM ile sunulan yöntemler daha düşük hata oranı bakımından avantaj sağlamasına rağmen devre maliyeti ve hesaplama yönteminin karmaşıklığı oldukça fazladır. Bu tezde Tanjant Hiperbolik, Exponansiyel ve Mutlak Değer fonksiyonlarına yönelik hem hata oranı bakımından, hem de devre maaliyeti açısından avantajlı 2-Boyutlu SDM tabanlı stokastik hesaplama yöntemi önerilmektedir. Sunulan yöntem çok katmanlı bir yapay sinir ağının doğruluk temelli test işleminde kullanılarak, elde edilen sonuçlar literatürdeki mevcut yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem ayrıca FPGA üzerinde gerçeklenmiştir. Merkezi olmayan akıllı şebeke kontrolünde sınıflandırma işlemi için kullanılan data set, yapay sinir ağı üzerinde uygulanarak kararlılık sınıflandırması işlemi için deterministik hesaplama yöntemi, lineer SDM tabanlı SH ve 2- Boyutlu SDM tabanlı SH yöntemleri ile ayrı ayrı gerçeklenmiştir.