Naslov
Generalizacijsko svojstvo unaprijedne neuronske mreže
(Generalisation Property of Feed Forward Neural Network)

Autori
Markučič, Joško

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
Fafultet strojarstva i brodogradnje

Mjesto
Zagreb

Datum
20.09

Godina
2016

Stranica
39

Mentor
Majetić, Dubravko

Ključne riječi
neuronske mreže, umjetna inteligencija, umjetni neuron, ucenje neuronske mreže, testiranje neuronske mreže, težinski faktori, zamah prvog reda, zamah drugog reda, povratno rasprostiranje pogreške, generalizacijsko svojstvo, dinamicki clan prvog reda
(neural networks, artificial intelligence, artificial neuron, artificial network learning, artificial network testing, neural network weights, first order momentum, second order momentum, error back-propagation, generalisation property, first order dynamic term)

Sažetak
U ovom radu prikazan je postupak učenja umjetne neuronske mreže s povratnim rasprostiranjem pogreške u zadatku prikaza generalizacijskog svojstva neuronske mreže na primjeru ponašanja nelinearnog i linearnog dinamičkog člana prvog reda. Glavna značajka umjetnih neuronskih mreža je mogucnost estimacije funkcija koje ovise o velikom broju ulaza koji nisu općenito poznati. Uz sam postupak učenja u ovom radu je prikazano i testiranje mreže koje se provodi nakon samog postupka učenja. Programska podrška kojom je implementirana opisana umjetna neuronska mreža i postupak učenja u cijelosti je izrađena u dostupnom programskom paketu. Opis, učenje i glavne značajke umjetnih neuronskih mreža prikazane su i detaljno upisane u uvodu, a zatim je u nastavku prikazan način učenja i rada zadane mreže.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Strojarstvo

POVEZANOST RADA