Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja (CROSBI ID 427499)
Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad
Podaci o odgovornosti
Relić, Borna
Šikić, Mile
Marić, Josip
hrvatski
Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja
U okviru ovog rada, implementirali smo model dubokog učenja za kalsifikaciju očitanja u obliku jedno dimenzionalnog signala, koji se temelji na konvolucijskoj neuronskoj mreži. Provjerili smo performanse modela na setu podataka koji sadrži 5403 očitanja, gdje su sve klase jednako zastupljene. Zbog tehničkih ograničenja rezultati implementiranog modela nisu bili kao što su očekivani, no model je pokazao vrlo dobre rezultate sa točnosti klasifikacije od 62%. Postoji prostor za poboljšanje modela od kojih je najbitnijis – povećanje složenosti neuronske mreže. Izvorni kod dostupan je na : https://github.com/Malza2805/ZavrsniRad
duboko učenje, strojno učenje, grafikon pokrivenosti, regularno očitanje, kimerno očitanje, ponavljajuće očitanje
nije evidentirano
engleski
Read classification using deep learning methods
nije evidentirano
deep learning, machine learning, coverage graph, regular read, chimeric read, repeat read
nije evidentirano
Podaci o izdanju
22
02.07.2019.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb