En Çok Görüntülenen Kitaplar

Anlatı kavramının incelenmesi Antik Yunan dönemine kadar dayanmaktadır. Anlatı kavramını inceleyen kuramcıların, Aristotales’in ‘‘Poetika’’ adlı çalışmasından faydalandığı gözlemlenmektedir. Modern anlatı kavramını inceleyen yapısalcı analistler de bu çalışmadan faydalanmıştır. Anlatı sanatı, insanlık tarihi boyunca şekil değiştirmiştir. Sözel anlatılar yazınsal anlatılara dönüşmüş, yazınsal anlatılar da tiyatro yoluyla görsel anlatılara dönüşmüştür. Antik Yunan döneminden günümüze kadar varlığını sürdüren ve ifade ediliş biçimini sürekli yenileyen tiyatro, Rus yönetmen Stanislavski ve Rus yazar Anton Çehov’la beraber modern haline bürünmüştür. Çehov’un yazdığı yazınsal anlatılar, tiyatroyla beraber görsel anlatılara dönüşmüştür. Anton Çehov, yaşadığı dönemin sosyolojik yapısından oldukça etkilenmiştir. Çehov, Rusya’nın sosyolojik yapısında oluşan değişimleri gerçekçi bir dille eserlerine yansıtmıştır. Realizm akımından etkilendiği gözlemlenen Çehov, yaşadığı toplumun çarpıcı gerçeklerini sade ve basit bir halde anlatmıştır. Özellikle taşra sıkışmışlığı ve değişen dünyaya ayak uyduramama konularına değinmiştir. Günümüz sinemasından yönetmen Nuri Bilge Ceylan’ın, Çehov ile benzer kaygılar barındırarak eserler verdiği gözlemlenmektedir. Ceylan filmleri incelendiğinde Çehov ile benzer konulara değindiği, benzer karakterler yarattığı görülmektedir. Özellikle taşra sıkışmışlığı ve değişen dünya temalarını iki sanatçıda eserlerinde sık sık kullanmıştır. Eserlerinin İfade ediliş şekilleri farklı da olsa eserleri içerik ve tarz olarak benzemektedir. İncelemeler, Seymour Chatman’ın “Öykü ve Söylem: Filmde ve Kurmacada Anlatı Yapısı” adlı çalışmasından faydalanılarak yapılmıştır. Chatman’ın anlatı diyagramından yararlanılarak; “Öykü ve Olay Örgüsü”, “Eylemler ve Zaman”, “Karakterler” başlıkları altında hem Anton Çehov eserleri hem de Nuri Bilge Ceylan filmleri incelenecek ve ortak noktaları tespit edilecektir. Anahtar Kelimeler: Anton Çehov Anlatı Tarzı, Nuri Bilge Ceylan Sineması, Realizm, Sinemada Realizm, Seymour Chatman

Rekabetçi Evrişimsel Sinir Ağları ile Nesne Tanıma. Tez, Yapay Zeka (AI) alanındaki son gelişmelere odaklanmaktadır. Son yıllarda Yapay Zeka (YZ) dili anlama ve görsel tanımayı içeren görevlerde genellikle insan yeteneklerini geride bırakarak etkileyici sonuçlar elde etti. Bunların arasında, bilgisayarla görme, büyük ölçüde Evrişimli Sinir Ağlarının (ESA) ortaya çıkması ile dikkate değer bir ilerleme kaydetti. ESAlar, görsel korteksin hiyerarşik yapısından ilham alarak görsel verilerdeki kalıpları, nesneleri ve karmaşık ilişkileri tespit etmek icin tasarlanmıştır. En önemli avantajlarından biri, popülerliklerine katkıda bulunan, bir uzmana ihtiya. Duymadan doğrudan piksel değerlerinden öğrenme yetenekleridir. Bu ağlar, kayıp fonksiyonuna göre ağ parametrelerinin (ağrılıklar ve eğilimler) gradyanlarını hesaplayan denetimli geri yayılım ile eğitilir. Geri yayılım, ESAlarda etkileyici bir performans sağlarken, bazı dezavantajlar da getirir. Bu dezavantajlardan biri büyük miktarlarda etiketlenmiş veri gereksinimidir. Mevcut veri örnekleri sınırlı olduğunda, bu sınırlı bilgiden hesaplanan gradyanlar , genel veri davranışını doğru bir şekilde yakalayamayabilir ve bu da yetersiz parameter güncellemelerine yol açar. Bununla birlikte, yeterli miktarda etiketlenmiş veri elde etmek bir zorluk teşkil etmektedir. Diğer nir dezavantaj nöron sayısı, öğrenme hızı ve ağ mimarisi dahil olmak üzere hiperparametrelerin dikkatli bir şekilde yapılandırılması gerekliliğidir. Bu hiperparametreler için en uygun değerleri bulmak zaman alıcı bir süreç olabilir. Ayrıca, görevin karmaşıklığı arttıkça ağ mimarisi daha derin ve karmaşık bir hale gelir. Ağın sığ katmanlarını etkili bir şekilde eğitmek için, epok sayısı artırılmalı ve kaybolan gradyanları önlemek için çözümler üretilmelidir. Karmaşık problemler, verilerde bulunan karmaşık kalıpları ve özellikleri öğrenmek için genellikle daha fazla sayıda epok gerektirir. ESAlar görsel korteksin yapısını taklit etmeyi amaçlasa da, beynin öğrenme mekanizmasının mutlaka geri yayılımı içermediğini not etmek önemlidir. ESAlar görsel korteksin katmanlı mimarisini içermelerine rağmen, geri yayılıma dayanan öğrenme, beynin gerçek öğrenme süreciyle uyumlu olmayabilen yapay bir öğrenme prosedürü sunar. Bu nedenle, geri yayılıma dayanmayan alternatif öğrenme paradigmalarını keşfetmek önem teşkil etmektedir. Bu tez çalışmasında, önceki araştırmalardan farklı olarak ESAlar için denetimsiz eğitime yönelik benzersiz bir yaklaşım araştırılmaktadır. Önerilen yaklaşım diğer denetimsiz yöntemlerin aksine, filtrelerin eğitimi için geri yayılmaya olan bağlılığı kaldırır. Geri yayılım ile öğrenme yerine, veri etiketleri veya geriye dönük hata güncellemeleri gerektirmeden görüntüleri yalnızca bir kez işleyerek veri kümesi özelliklerini çıkarabilen bir filtre çıkarma algoritması sunuyoruz. Bu yaklaşım bireysel Evrişimli katmanlar üzerinde çalışır ve filtreleri eğitim örnekleri üzerinden keşfederek evrişim katmanının filtrelerini kademeli olarak oluşturur. Bu geri yayılımsız algoritmanın etkinliğini değerlendirmek için dört farklı ESA mimarisi tasarladık ve deneyler yaptık. Sonuçlar, farklı veri kümelerinde etkileyici sınıflandırma doğrulukları elde ederek, geri yayılım olmadan eğitimin mümkün olabileceğini göstermektedir. Özellikle, bu sonuçlara herhangi bir veri arttırımı olmadan vet ek bir ağ kullanılarak ulaşılmıştır. Ek olarak, çalışmamızda önerilen algoritma, evrişim katmanı başına filtre sayısını önceden belirleme ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır çünkü algoritmamız bu değeri otomatik olarak belirlemektedir. Ayrıca, eğitim sırasında geri yayılım kullanılmadığından rastgele bir dağılımdan filtrelere ilkdeğer verilmesinin gereksiz olduğunu da bu çalışma ile gösterdik. Anahtar Kelimeler: Evrişimli Sinir Ağları, Denetimsiz Öğrenme, Özellik Çıkarma

Herzberg İki Faktör Kuramı, Bilgi İşçileri, Motivasyon, İş Memnuniyeti

Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi (AOF) Milli Mücadele Tarihi Dersidir.