|
|
|
|
| LEADER |
02710na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid5935
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Bešić, Borna
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Analiza teksta pomoću dubokih neuronskih mreža :
|b završni rad /
|c Borna Bešić ; [mentor Marko Subašić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Text Analysis Using Deep Neural Networks
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b B. Bešić,
|c 2017.
|
| 300 |
|
|
|a 34 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: 2017-06-09, datum završetka: 2017-07-10
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Cilj ovog rada je opisati primjenu dubokih neuronskih mreža u klasifikaciji odsječaka teksta različite duljine s obzirom na jednu pripadajuću kategoriju. U prvom dijelu objašnjavaju se motivacija za korištenje modela u vektorskom prostoru te osnovni koncepti u pozadini Word2vec modela. Predstavljena je i detaljno analizirana korištena arhitektura konvolucijske neuronske mreže s naglaskom na inicijalizaciju težina, aktivacijsku funkciju, metodu optimizacije, funkciju pogreške te regularizaciju. U drugom dijelu opisani su korišteni skupovi podataka za treniranje modela neuronske mreže te su navedeni eksperimentalni rezultati dobiveni koristeći TensorFlow biblioteku u okviru programskog jezika Python.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: The aim of this paper is to describe the use of deep neural networks in the single-label classification of various length texts. In the first part, the motivation for vector space models and the basic concepts behind the Word2vec model are explained. Then the used convolutional neural network architecture is analyzed in detail, with emphasis on weights initialization, activation function, optimization method, error function and regularization. In the second part, the datasets used to train the neural network model are described and experimental results are reported. The results were obtained using the TensorFlow library and the Python programming language.
|
| 653 |
|
1 |
|a strojno učenje
|a duboko učenje
|a neuronske mreže
|a duboke neuronske mreže
|a umjetna inteligencija
|a analiza teksta
|a konvolucija
|a obrada prirodnog jezika
|a Word2vec
|a klasifikacija
|a treniranje
|a model
|a TensorFlow
|a Python
|
| 653 |
|
1 |
|a machine learning
|a deep learning
|a neural networks
|a deep neural networks
|a artificial intelligence
|a text analysis
|a convolution
|a natural language processing
|a Word2vec
|a classification
|a training
|a model
|a TensorFlow
|a Python
|
| 700 |
1 |
|
|a Subašić, Marko
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Z
|
| 999 |
|
|
|c 48055
|d 48055
|