Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima

Sažetak na hrvatskom: Rad započinje opisom općenito neuronskih mreža, neurona te njihove inspiracije. Nas- tavlja se opisom konvolucijskih neuronskih mreža te njihove primjene na klasifika- ciju objekta. U nastavku je dan pregled programskog okvira PyTorch. Nadalje, dani je prikaz rezultat implement...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:50126/Details
Glavni autor: Šego, Ivan (-)
Ostali autori: Šegvić, Siniša (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, I. Šego, 2018.
Predmet:
LEADER 02246na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid6378 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Šego, Ivan 
245 1 0 |a Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima :  |b završni rad /  |c Ivan Šego ; [mentor Siniša Šegvić]. 
246 1 |a Classification of Street-View House Numbers With Deep Convolutional Models  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b I. Šego,  |c 2018. 
300 |a 28 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: 2018-06-15, datum završetka: 2018-09-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Rad započinje opisom općenito neuronskih mreža, neurona te njihove inspiracije. Nas- tavlja se opisom konvolucijskih neuronskih mreža te njihove primjene na klasifika- ciju objekta. U nastavku je dan pregled programskog okvira PyTorch. Nadalje, dani je prikaz rezultat implementirane konvolucijske neuronske mreža skupovima SVHN, MNIST te njihova programska implementacija. Dodatno, objašnjen je koncept nepri- jateljskih primjera te prikazan jedan konkretan neprijateljski primjer 
520 3 |a Sažetak na engleskom: This works starts with a general description of artificial neural networks, neurons and their inspiration. It continues with a description of convolutional neural network and their application to a classification of objects. Then, it is given an overview of library PyTroch. Then, it is given an overview of the results implementing convolutional neural network on datasets SVHN, MNIST and their code in PyTorch. Additionally, concept of adversarial examples is shown and one concrete adversarial examples is given. 
653 1 |a Umjetne neuronske mreže  |a duboke neuronske mreže  |a konvolucijske neuronske mreže,   |a duboko učenje  |a strojno učenje  |a klasifikacija  |a kućni brojevi  |a SVHN 
653 1 |a Artifical neural networks  |a deep neural networks  |a convolutional neural networks  |a deep learning  |a machine learning  |a classification  |a house numbers  |a SVHN 
700 1 |a Šegvić, Siniša  |4 ths 
942 |c Z 
999 |c 50126  |d 50126