Low complexity efficient online learning algorithms using LSTM networks

Bu tezde uzun-kısa soluklu bellek (UKSB) ağları ile verimli çevrimiçi öğrenme algoritmalarını takdim etmekteyiz. İkinci bölümde, UKSB ağlarının kovaryans bilgisini kullanabilen türü olan Co-UKSB ağları ile verimli çevrimiçi öğrenme yöntemlerini incelemekteyiz. Kovaryans bilgisini UKSB ağının kapı yapısında kullanmakla birlikte çeşitli verimli UKSB modelleri sunmaktayız. Eklemeli gradyan güncellemeleri ve ağırlık matrisinin ayrıştırılması ile hesaplama karmaşıklığını düşürebilmekteyiz. Üçüncü bölümde, Co-UKSB ağlarının iletişim ağlarında saldırı tespiti için kullanımını göstermekteyiz. Dördüncü bölümde, Tree-UKSB ağlarının takviyeli sınıflandırılmış ve ikili hali olan BBT-UKSB ağlarını sunmaktayız. Tüm yapının dengeli bir biçimde geliştiği ve UKSB boğumlarının ikili bölündüğü N-li Tree-UKSB ağları için derinlik ve pencereleme etmenlerini takdim etmekteyiz. BBT-UKSB ağlarının hesaplama karmaşıklığını düşrmek için, ağırlık matrislerini ayrıştırmakta, çarpma işlemi yerine enerji verimli bir işlem kullanmakta ve BBT-UKSB ağının ağrılık matrislerinde tanımlı bir dilimleme işlemi tanımlamaktayız. Beşinci bölümde, girdi veri dizisi üzerinde en az sayıda atlamaya dayalı, düşük hesaplama karmaşıklığına sahip bir UKSB ağı sunmaktayız. Ardışık iki zaman arasındaki en uygun atlama mesafesini seçmek için iki adet yöntem üzerinde çalışmaktayız. Her bölümün sonunda, önerilen algoritmaların başarımını gerçek hayattan alınmış veri kümeleri ile yapılmış deneylerle göstermekteyiz.