Vrednovanje raspoznavanja znamenki i slova konvolucijskim neuronskim mrežama

Sažetak na hrvatskom: U radu su objašnjeni osnovni pojmovi potrebni za razumijevanje umjetne inteligencije, neuronskih mreža te konvolucijskih neuronskih mreža. Njihova glavna karakteristika je učenje na danom skupu uzoraka za razliku od ostalih analitičkih metoda rješavanja problema. Predmet rada j...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:46207/Details
Glavni autor: Larva, Mislav (-)
Ostali autori: Šegvić, Siniša (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, M. Larva, 2015.
Predmet:
LEADER 02431na a2200241 4500
003 HR-ZaFER
005 20160607102158.0
008 160221s2015 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid2065 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Larva, Mislav  |9 36935 
245 1 0 |a Vrednovanje raspoznavanja znamenki i slova konvolucijskim neuronskim mrežama :  |b završni rad /  |c Mislav Larva ; [mentor Siniša Šegvić]. 
246 1 |a Experimental evaluation of recognizing digits and letters by convolutional neural networks  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b M. Larva,  |c 2015. 
300 |a 23 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2015-06-12, datum završetka: 2015-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U radu su objašnjeni osnovni pojmovi potrebni za razumijevanje umjetne inteligencije, neuronskih mreža te konvolucijskih neuronskih mreža. Njihova glavna karakteristika je učenje na danom skupu uzoraka za razliku od ostalih analitičkih metoda rješavanja problema. Predmet rada je ,osim učenja neuronskih mreža, sakupljanje uzoraka koji se dovode na ulaz mreže. Korištena je Javascript biblioteka DrawMe za označavanje markica s brojevima te su razvijene funkcije za rotaciju i izrezivanje markica i brojeva. Za treniranje konvolucijske neuronske mreže koristi gotova biblioteka Caffe. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: The paper explains the basic concepts necessary to understand artificial intelligence, neural networks and convolution neural networks. Their main caracteristic is learning on the given set of samples, unlike other analytical methods to solve problems. The subject of the paper is, besides learning neural networks, collecting samples which are being brought on network entrance. Javascript library DrawMe was used for tagging stamps with numbers and addition functions were made for rotation and cropping marks and numbers have been developed. For training on convolution neural networks is used library Caffe. 
653 1 |a umjetna inteligencija  |a neuron  |a umjetne neuronske mreže  |a konvolucijske neuronske mreže  |a DrawMe  |a Caffe 
653 1 |a artificial intelligence  |a neuron  |a artificial neural network  |a convolution neural network  |a DrawMe  |a Caffe 
700 1 |a Šegvić, Siniša  |4 ths  |9 18165 
942 |c Z  |2 udc 
999 |c 46207  |d 46207