Sefa Burak Okcu, Yapay Sinir Ağlarında Yüz Analizi için Beyinden İlham Alan Öğrenme: Çok Görevli Ve Sürekli Öğrenme Sistemi

Yüksek Lisans Adayı: Sefa Burak Okcu
EABD: Bilişsel Bilimler
Tarih: 26.01.2023 / 09:30
Yer: B-116

Özet: Bağlantıcı modellerde farklı dağılımlardan gelen veri dizisi üzerinden öğrenme sırasında katastrofik unutma olayı yaygındır. Diğer yandan, insan beyni eski bilgileri saklarken sürekli olarak deneyimler dizisinden öğrenme yeteneğine sahiptir. Son çalışmalar, yapay sistemlerde bu sorunu azaltmak için düzenleme, parametre ayrımı ve yeniden oynatma gibi beyinden ilham alan yöntemleri kullanmaktadır. Önceki çalışmaları takiben yaş tahmini, ikili cinsiyet tanıma, duygu tanıma ve yüz tanıma içeren yüz analizi görevlerinde farklı sürekli öğrenme yöntemlerini inceledik. Nörolojik bulgular, beyinde yüz algılama için uzmanlaşmış işlevsel ve sinirsel alanların bulunduğunu işaret etmektedir. Benzer şekilde, biz bu çalışmada yüz analizini yapay sinir ağlarında da sıklıkla görüldüğü gibi iki aşamada inceledik: yüz tespiti ve yüz özellik analizi. Öncelikle, çoklu görev öğrenimi çalışarak yüz tespiti ve yüz işaret noktaları tespiti üzerine deneyler gerçekleştirdik. İkinci olarak, biyolojik sistemlerden ilham alan bazı sürekli öğrenme yöntemlerini kullanarak yapay modellerdeki katastrofik girişimi aşmayı hedefledik. İlk deneylerimizde, önerdiğimiz model performans artışının yanı sıra yüz ve yüz işaret noktaları tespitini verimli bir şekilde öğrenebildi. Sonraki deneylerimizde, kullanılan sürekli öğrenme yöntemlerinin görev artımlı senaryoda sınıf artımlı senaryoya göre daha iyi performans gösterdiğini gözlemledik. Bununla birlikte, iki farklı sürekli öğrenme yönteminin bir kombinasyonu, sınıf artımlı senaryolarda dikkate değer bir performans artışı sağladı. Sonuç olarak, unutmanın azaltılması ve çoklu görev performansına ulaşılması için farklı alternatif nörobilimden ilham alınan yöntemlerin birleştirilmesi gerekmektedir.