|
|
|
|
| LEADER |
02403na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid4505
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Jelavić, Marko
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Polunadzirana klasifikacija rukom pisanih znakova generativnim suparničkim modelima :
|b diplomski rad /
|c Marko Jelavić ; [mentor Siniša Šegvić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Semi-supervised classification of hand-written characters by generative adversarial networks
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b M. Jelavić,
|c 2017.
|
| 300 |
|
|
|a 20 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2017-06-29, datum završetka: 2017-07-20
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Klasifikacija slike je važno područje računalnog vida s velikim brojem zanimljivih primjena. Najbolji rezultati se postižu strogo nadziranim učenjem, no ručno označavanje podataka je izrazito skup proces. Kako bi smo smanjili potrebu za označavanjem služimo se polunadziranim učenjem, odnoso učenjem na djelomično označenim podacima. U ovom pristupu manji broj podataka je označen dok je većina neoznačena. Rad prezentira generativne suparničke modele koji se mogu koristiti u polunadzirane svrhe te razne implementacije istih i rezultate nad više skupova podataka.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Image classification is an important field of computer vision with many interesting applications. Best results are often accomplished with supervised learning, but manually labeling the data set is an expensive process. To lower the need for labeling big data sets, we use semi-supervised learning, which is basically learning on a partially labeled datas et. Smaller number of examples is labeled whereas bigger part of the data set is unlabeled. This thesis presents generative adversarial models which can be used in a semi-supervised setting along with many implementations of the aforementioned model. It also presents various implementations of the model and the experimental results on multiple data sets.
|
| 653 |
|
1 |
|a generativne suparničke mreže
|a polunadzirana klasifikacija
|
| 653 |
|
1 |
|a generative adversarial networks
|a semi-supervised classification
|
| 700 |
1 |
|
|a Šegvić, Siniša
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 48867
|d 48867
|