Yapay sinir ağları ile bozuk örüntü tanıma

Abstract

Yapay sinir ağları (YSA) konusu üzerinde, ses ve örüntü tanıma, özellik çıkarımı yapma, karar verme ve kontrol gibi çeşitli alanlarda insan gibi davranış elde etmek amacı ile yıllardır çalışılmaktadır. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile beraber, YSA modelleri tekrar önem kazanmışlardır. Yeni YSA modelleri, algoritmaları ve bu modellerin bilgisayar benzetimleri alanlarında sürekli gelişmeler kaydedilmektedir. Örüntü tanımada yeni bir yaklaşım olan YSA ile, harf ve sayı tanıma dahil, çeşitli uygulamalarda, klasik örüntü tanıma modellerine göre daha başarılı sonuçlar alınmıştır. Bu çalışma, YSA ile alfabetik örüntü tanınması üzerinedir. Çeşitli sebeplerden dolayı örüntü’de bozulmalar (eksiklik veya gürültü) meydana gelebilir. İşte bu bozuk örüntülerin, hata geri-yayma algoritması ile alfabetik örüntü tanımak için eğitilecek YSA tarafından, tanınma başarısı ölçülmeye çalışılacaktır.