Yapay Sinir Ağları 2 (Projesi)

By gokhan, 24 Nisan 2019

Uygulama veriseti aşağıdaki linktedir.


Veriseti Felçli hastalardan alınmış beyin sinyallerinden çıkarılan featurelar kullanılarak 2 aktvitenin olumlu ve olumsuz olarak sınıflandırılmasını gerçekleştirmektedir. Detaylı bilgiyi okumak isteyenler aşağıdaki makalelerden ulaşabilirsiniz. Doğrudan sınıflandırıcı ile sonuçları da belirleyebilirsiniz. Ulaşılan sonuçlar makalelerde verilmiş. Kendinize kıyaslamak için bakın.

Detay:
G. ALTAN, Y. KUTLU, Generative Autoencoder Kernels on Deep Learning for Brain Activity Analysis, Natural and Engineering Sciences, 10 October 2018, ISSN: 2458-8989, Vol.3, Issue.3, pp.311–322, https://doi.org/10.28978/nesciences.468978

G. ALTAN, Y. KUTLU, N. ALLAHVERDi, Deep Belief Networks Based Brain Activity Classification Using EEG from Slow Cortical Potentials in Stroke, International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers, Volume 4, Special Issue I,December 2016, Pages 205-210, ISSN 2147-8228, http://dx.doi.org/10.18100/ijamec.270307

En az 50 farklı modeli, 2 hidden layer ve 3 hidden layer olmak üzere performansları ve kullanılan modellerin paramereleri word dosyasında rapor haline getirilecek. 4 ve sonrası hidden layer modeller isteğe bağlı olarak denenip raporlanabilir. Raporda yorumlarınızı yorumlar içinde bir alanda gerçekleştiriniz. Rapor dosyası ekte mevcut kendinize göre uyarlayıp alanları doldurun. Classroom uygulamasından gönderin.

Son Teslim: 6 Mayıs 2019 (23:59)

Classroom

Normal Öğretim Kodu: k5wjsq

İkinci Öğretim Kodu: d6ki71

Dosyalar

Bulamayanlar için Not: Verisetini Matlab Kodları isimli sıkıştırılmış dosya içerisinde. .mat uzantılı dosya.