Özet
Bu çalışmada büyük bir sinir ağının parametrelerini üretmek için daha küçük bir üst sinir ağı kullanan üst özkodlayıcılar önerilmiştir. Önerilen üst özkodlayıcı, bir özkodlayıcının bütün parametrelerini doğrusal bir sinir ağı ve tek bir gömme vektörü ile üretebilmektedir. Üst ağın etkileri hem tümüyle bağlı hem de evrişimsel sinir ağları üzerinde incelenmiştir. Ayrıca az sayıda etiketli veri ile sınıflandırma yapmaya çalışan yarı-gözetimli öğrenme konusu da ele alınmıştır. Bu kapsamda üst özkodlayıcılardan yararlanılarak bir yarı-gözetimli öğrenme yaklaşımı önerilmiştir. Bu model kullanılarak özellikle az sayıda etiketli veri olduğu durumda üst özkodlayıcılardan yararlanılarak sınıflandırma oranının arttırılması amaçlanmıştır. Görüntü verileri ele alınan bu çalışmada, beş farklı görüntü verisi üzerinde çalışılmıştır. Python programlama dili kullanılarak deneyler gerçekleştirilmiştir. Önerilen model gözetimli, gözetimsiz ve yarı-gözetimli olmak üzere üç farklı öğrenme yöntemi için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar üst özkodlayıcının her üç tür uygulama alanında da başarıyla çalıştığını göstermektedir.