Zaman-türevli hücresel sinir ağları ve uygulamaları
Time-derivative cellular neural networks and their applications
Yazar: OĞUZHAN YAVUZ
Danışman: PROF. DR. AHMET VEDAT TAVŞANOĞLU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Hücresel sinir ağları = Cellular neural networks ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Biyolojik organizmalar yüksek miktarda veriyi gerçek-zamanlı olarak işlemekte uzmanlaşmış iken bilgisayarda aynı işlemleri yapmak bilgisayarların nokta işlemci yapısından dolayı oldukça zordur. Bu nedenle bilgisayarda görme çalışmalarında biyolojik yapılardan esinlenilerek makineler geliştirilmesi yolunda çalışılmıştır. Bu görme makineleri retinadakine benzer temel düşük seviyeli özellik algılayıcılarına ihtiyaç duymaktadır. Bu algılayıcılar ölçek, yön, hız gibi yerel görüntü özelliklerini ölçmektedir. Az sayıda bağlantıya sahip aktif dirençsel yayılma ağları olarak adlandırılan modelin bu temel seviyeli özellik algılayıcıların gerçekleştirilmesinde ortak bir yapı sunduğu literatürde gösterilmiştir.
Hücresel sinir ağları (HSA) hücre olarak adlandırılan ve yalnızca en yakın komşularıyla haberleşen temel işlem birimlerinin uzayda düzgün dizilmesiyle oluşan bir ağ yapısıdır. HSA yapısı hem biyolojik organizmalara çok benzer bir yapıdadır hem de hücrelerin sadece en yakın komşularıyla bağlantılı olması ve her bir hücre için bağlantı ağırlıklarının genellikle konumla değişmemesi gibi nedenlerden ötürü analog VLSI gerçekleştirme için çok uygundur.
Bu çalışmanın konusu HSA?nın genel hali olan ve literatürde yeni ortaya atılan zaman-türevli HSA (ZTHSA) yapısıdır. Öncelikle ZTHSA için önerilen ve ileri ve geri Euler yaklaşıklıklarının birlikte kullanılması ile elde edilen simülasyon yöntemi incelenmiştir. Bu yöntemin kullanılabilmesi için sağlanması gereken ve deneysel olarak belirlenen şartın ispatı verilmiştir. Bunlara ek olarak şu ana kadar literatürde sadece 3-boyutlu band geçiren filtrenin (BGF) gerçeklemesinde kullanılan ZTHSA ile 3-boyutlu uzay-zamansal Gabor-tipi filtrenin gerçeklemesi yapılmıştır. 3-boyutlu BGF'nin tasarımında kullanılan değişkenlerin sayısının fazlalığı ve görevlerin belli olmamasından dolayı, 3-boyutlu uzay-zamansal Gabor-tipi filtenin ZTHSA ile tasarımı 3-boyutlu BGF'nin tasarımına göre daha kolaydır.  Ayrıca 3-boyutlu uzay-zamansal Gabor-tipi filtrenin ZTHSA ile tasarımı için kulanılan yöntem ile diğer 3-boyutlu uzay-zamansal filtrelerin ZTHSA tasarımının literatürde var olan şablonlar kullanılarak kolaylıkla yapılabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
Biological organisms excel at processing large amount of data in real time whereas computers usually are not good at such tasks because of their point processor architecture. Thus a great deal of effort has been spent on the development of machines inspired by biological structures in computer vision studies. Such vision machines require the simple low-level feature detectors similar in that of the retina. The low-level feature detectors measure local image properties as scale, orientation, and velocity. It has been shown that active resistive diffusion networks with low connectivity offer a common framework for the implementation of the low-level feature detectors commonly used in vision. 
Cellular Neural Networks (CNNs) consist of regular arrays of simple processing units that interact with only their nearest neighbors. The CNN architecture bears striking resemblance to aforementioned biological organisms and they are tailor-made for analog VLSI implementations because of their nearest neighbor connections and usually space invariant connection weights.
The scope of this thesis is time-derivative CNN (TDCNN) architecture which is the general case of CNN and has been introduced recently in literature. Firstly, the simulation method of TDCNN which combines forward and backward Euler approximations is examined. The empirical condition which must be met for the method is proved.  In addition, the TDCNN structure, which has only been used for the realization of 3-D band-pass filter in literature so far, is employed in the realization of a 3-D spatio-temporal Gabor-type filter. The TDCNN realization of 3-D spatio-temporal Gabor-type filter is simpler and more straightforward than that of the 3-D band-pass filter, since there are many more variables using in the 3-D band-pass filter realization and also their function and the process of tuning the filter are not clear.  What is more, it is shown that the TDCNN realization of the other 3-D spatio-temporal filters could be easily done with the existing CNN templates in literature by using the method which is used for TDCNN realization of 3-D spatio-temporal Gabor-type filter.