Pregled bibliografske jedinice broj: 859968
Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže
Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže, 2016., diplomski rad, diplomski, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb
CROSBI ID: 859968 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže
(Neural network graphical interface in demonstration of feed forward neural network generalisation property)
Autori
Špoljarić, Andreja
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski
Fakultet
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Mjesto
Zagreb
Datum
14.07
Godina
2016
Stranica
102
Mentor
Majetić, Dubravko
Ključne riječi
neuronska mreža, aktivacijska funkcija, neuroni skrivenog sloja, momentum, brzina učenja, NRMS, koraci učenja, grafičko sučelje
(neural network, activation function, hidden layer neurons, momentum, speed of learning, NRMS, learning steps, GUI)
Sažetak
U ovom diplomskom radu detaljno je prikazan rad jednoslojne neuronske mreže sa povratnim rasprostiranjem pogreške. Prilikom učenja neuronske mreže korisnik može izabrati između četiri aktivacijske funkcije i dva momentuma. Također, korisnik ima mogućnost upisa željenog broja neurona skrivenog sloja, iznosa brzine učenja, iznosa NRMS-a te broja koraka učenja. Broj ulaznih i izlaznih neurona definirani su samim zadatkom učenja. Rezultat učenja korisnik dobiva u tabličnom obliku te pomoću grafičkog prikaza. Korisniku je omogućeno testiranje neuronske mreže u kojem korisnik osim zadanih brojeva može testirati i svoje vrijednosti brojeva koji nisu definirani u procesu učenja. Rad mreže korisnik može provjeriti izborom strukture s dva ulaza i s jednim, tri ili četiri izlaza. Ulazi u proces učenja su brojevi od jedan do pet te njihove kombinacije korisnik odabire na samom početku rada mreže prije odabira parametara učenja. Izlazi iz neuronske mreže su rezultati različitih matematičkih operacija za zadane ulazne kombinacije brojeva. Princip rada i učenja neuronske mreže prikazan je u prvom dijelu diplomskog rada, dok su primjeri rada i testiranje mreže prikazani u drugom dijelu rada. Na kraju rada prikazan je i objašnjen rad dvoslojne neuronske mreže sa povratnim rasprostiranjem pogreške, također sa dva ulazna neurona te jednim i četiri izlazna neurona. Grafičko sučelje za svaki primjer izrađeno je u dostupnom programskom paketu.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Strojarstvo
POVEZANOST RADA
Ustanove:
Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb
Profili:
Dubravko Majetić
(mentor)