Browsing by Author "Kozat, Süleyman S."
Now showing items 1-15 of 15
-
Bağlam ağaçları ile ardışık doğrusal olmayan bağlanım
Vanlı, N. Denizcan; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2014-04)Bu bildiride, ardışık doğrusal olmayan bağlanım problemi incelenmiş ve bağlam ağaçları kullanarak etkili bir öğrenme algoritması sunulmuştur. Bu amaçla, bağlanım alanı parçalara ayrılmış ve oluşan bölgeler bağlam ağacı ile ... -
Competitive and online piecewise linear classification
Özkan, Hüseyin; Donmez, M.A.; Pelvan O.S.; Akman, A.; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2013)In this paper, we study the binary classification problem in machine learning and introduce a novel classification algorithm based on the 'Context Tree Weighting Method'. The introduced algorithm incrementally learns a ... -
Comprehensive lower bounds on sequential prediction
Vanlı, N. Denizcan; Sayın, Muhammed O.; Ergüt, S.; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2014-09)We study the problem of sequential prediction of real-valued sequences under the squared error loss function. While refraining from any statistical and structural assumptions on the underlying sequence, we introduce a ... -
Dürtün gürültüye karşı sağlam küme üyeliği süzgeç algoritmaları
Sayın, Muhammed Ö.; Vanlı, N. Denizcan; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2014-04)Bu bildiride, dürtün gürültüye karşı sağlam küme üyeliği süzgeç algoritmaları öneriyoruz. İlk olarak küme üyeliği düzgelenmiş en küçük mutlak fark algoritmasını (SM-NLAD) tanıtıyoruz. Bu algoritma hatanın karesi yerine ... -
An efficient and effective second-order training algorithm for LSTM-based adaptive learning
Vural, N. Mert; Ergüt, S.; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2021-04-07)We study adaptive (or online) nonlinear regression with Long-Short-Term-Memory (LSTM) based networks, i.e., LSTM-based adaptive learning. In this context, we introduce an efficient Extended Kalman filter (EKF) based ... -
Efficient NP tests for anomaly detection over birth-death type DTMCs
Özkan, H.; Özkan, F.; Delibalta, I.; Kozat, Süleyman S. (Springer New York LLC, 2018)We propose computationally highly efficient Neyman-Pearson (NP) tests for anomaly detection over birth-death type discrete time Markov chains. Instead of relying on extensive Monte Carlo simulations (as in the case of the ... -
Efficient online learning with improved LSTM neural networks
Mirza, Ali H.; Kerpiçci, Mine; Kozat, Süleyman S. (Elsevier, 2020-04-14)We introduce efficient online learning algorithms based on the Long Short Term Memory (LSTM) networks that employ the covariance information. In particular, we introduce the covariance of the present and one-time step past ... -
Energy consumption forecasting via order preserving pattern matching
Vanlı, N. Denizcan; Sayın, Muhammed O.; Yıldız, Hikmet; Göze, Tolga; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2014-12)We study sequential prediction of energy consumption of actual users under a generic loss/utility function. Particularly, we try to determine whether the energy usage of the consumer will increase or decrease in the future, ... -
Growth optimal investment with threshold rebalancing portfolios under transaction costs
Tunc, S.; Donmez, M.A.; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2013)We study how to invest optimally in a stock market having a finite number of assets from a signal processing perspective. In particular, we introduce a portfolio selection algorithm that maximizes the expected cumulative ... -
Improved convergence performance of adaptive algorithms through logarithmic cost
Sayın, Muhammed O.; Vanlı, N. Denizcan; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2014-05)We present a novel family of adaptive filtering algorithms based on a relative logarithmic cost. The new family intrinsically combines the higher and lower order measures of the error into a single continuous update based ... -
Nonlinear regression via incremental decision trees
Vanlı, N.; Sayın, M.; Neyshabouri, Mohammadreza Mohaghegh; Özkan, H.; Kozat, Süleyman S. (Elsevier, 2019)We study sequential nonlinear regression and introduce an online algorithm that elegantly mitigates, via an adaptively incremental hierarchical structure, convergence and undertraining issues of conventional nonlinear ... -
A novel distributed anomaly detection algorithm based on support vector machines
Ergen, Tolga; Kozat, Süleyman S. (Elsevier, 2020-01)In this paper, we study anomaly detection in a distributed network of nodes and introduce a novel algorithm based on Support Vector Machines (SVMs). We first reformulate the conventional SVM optimization problem for a ... -
Parametrik olmayan yoğunluk tahmincileri ile ardışık anomali tespiti
Kerpiççi, Mine; Kozat, Süleyman S.; Özkan, H. (IEEE, 2019-04)Bu bildiride, gözlemlenen verideki anomalileri, gözetimsiz bir çerçevede, iki aşamalı yöntemle bulmak için anomali tespit algoritması tanıtılmıştır. İlk aşamada, ardışık olarak gözlemlenen verinin yoğunluğu çekirdek temelli ... -
Piecewise nonlinear regression via decision adaptive trees
Vanlı, N. Denizcan; Sayın, Muhammed O.; Ergüt, S.; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2014-09)We investigate the problem of adaptive nonlinear regression and introduce tree based piecewise linear regression algorithms that are highly efficient and provide significantly improved performance with guaranteed upper ... -
Yapısal veri belirsizlikleri altında yarışmacı doğrusal MMSE kestirim
Vanlı, N. Denizcan; Sayın, Muhammed Ö.; Kozat, Süleyman S. (IEEE, 2014-04)Bu bildiride, yapısal veri belirsizlikleri altında doğrusal kestirim problemi incelenmektedir. Maliyet fonksiyonu olarak ortalama karesel hata (MSE) düşünülmüştür ve sınırlı belirsizlikler altında gürbüz bir algoritma ...