Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 859968

Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže


Špoljarić, Andreja
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:

Avatar Url Dubravko Majetić (mentor)


Citiraj ovu publikaciju:

Špoljarić, Andreja
Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže, 2016., diplomski rad, diplomski, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb
Špoljarić, A. (2016) 'Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže', diplomski rad, diplomski, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {\v{S}poljari\'{c}, Andreja}, year = {2016}, pages = {102}, keywords = {neuronska mre\v{z}a, aktivacijska funkcija, neuroni skrivenog sloja, momentum, brzina u\v{c}enja, NRMS, koraci u\v{c}enja, grafi\v{c}ko su\v{c}elje}, title = {Grafi\v{c}ko su\v{c}elje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mre\v{z}e}, keyword = {neuronska mre\v{z}a, aktivacijska funkcija, neuroni skrivenog sloja, momentum, brzina u\v{c}enja, NRMS, koraci u\v{c}enja, grafi\v{c}ko su\v{c}elje}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {\v{S}poljari\'{c}, Andreja}, year = {2016}, pages = {102}, keywords = {neural network, activation function, hidden layer neurons, momentum, speed of learning, NRMS, learning steps, GUI}, title = {Neural network graphical interface in demonstration of feed forward neural network generalisation property}, keyword = {neural network, activation function, hidden layer neurons, momentum, speed of learning, NRMS, learning steps, GUI}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font