Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11779/1319
Title: Hata Düzeltme Çıktı Kodları: Genel Bakış, Zorluklar ve Gelecek Yönelimler
Other Titles: Error correction output codes: overview, challenges and future trends
Authors: Arslan, Şuayb Şefik
Güney, Osman B.
Keywords: Machine learning
Multi-class classification
Error correction coding
Publisher: IEEE
Source: Güney, Osman B., Arslan Şuayb Ş., (24-26 Nisan 2019). Hata düzeltme çıktı kodları: genel bakış, zorluklar ve gelecek yönelimler, 27th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) içinde. Sivas, Türkiye: IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806537
Abstract: Çok sınıflı sınıflandırma problemini çözmenin en etkili yollarından biri, bir grup akıllıca tasarlanmıs ikili sınıflandırıcı kullanarak, sınıflandırıcı sonuçlarını belli bir kritere göre bir araya getirmektir. Hata Düzeltme Çıktı Kodları (HDÇK) birden fazla ikili sınıflandırma yoluyla is bölümü saglayan basarılı tekniklerden biridir. Bu çalışmamızın amacı modern HDÇK tiplerine kısa bir giris yapmak, ikili sınıflandırma sonuçlarını birlestiren çesitli kod çözme yöntemleri ve zorlukları, avantajları ve dezavantajlarını ortaya koyan karsılastırmalı bir çalısma sunmaktır. Ayrıca HDÇK tekniğinin birkaç önemli uygulaması, MNIST veri seti üzerindeki performansı ve gelecekteki egilimlerin bazıları sunulmaktadır.
One of the most effective way to address multiclass classification problem is to use a set of judiciously designed binary classifiers and to carefully combine their results. Error-Correcting Output Codes (ECOC) is one of the successful frameworks that allows a division of labour through multiple binary classifications. This paper provides a brief introduction to the state-of-theart ECOC types, various decoding methods that merges binary classification results, and a comparative study that lays out challenges, advantages and disadvantages. We also provide few important applications of ECOC, its performance on MNIST data set and some of the future trends.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.11779/1319
https://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806537
ISBN: 9781728119045
ISSN: 2165-0608
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Error Correction Output Codes Overview.pdf
  Until 2040-04-02
Full Text - Proceedings Paper252.38 kBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show full item record



CORE Recommender

SCOPUSTM   
Citations

1
checked on Nov 23, 2024

WEB OF SCIENCETM
Citations

1
checked on Nov 23, 2024

Page view(s)

16
checked on Nov 18, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.