|
|
|
|
| LEADER |
02681na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6656
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Fulir, Juraj
|9 40768
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Optimizirane aktivacijske funkcije klasifikatora temeljenog na umjetnim neuronskim mrežama u domeni implementacijskih napada na kriptografske uređaje :
|b diplomski rad /
|c Juraj Fulir ; [mentor Domagoj Jakobović].
|
| 246 |
1 |
|
|a Optimized activation functions of classifiers based on artificial neural networks in the domain of implementation attacks on cryptographic devices
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b J. Fulir,
|c 2019.
|
| 300 |
|
|
|a 93 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: 2019-06-28, datum završetka: 2019-07-04
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Proučiti postojeće metode u izgradnji aktivacijskih funkcija u umjetnim neuronskim mrežama. Posebnu pažnju posvetiti evolucijskim algoritmima simboličke regresije za izgradnju ciljanih funkcija. Ustanoviti moguće nedostatke postojećih algoritama ili mogućnost poboljšanja. Primijeniti evoluirane aktivacijske funkcije u homogenoj ili heterogenoj umjetnoj neuronskoj mreži na skupovima DPAv2 i DPAv4 te odrediti mjere kvalitete izgrađenog klasifikatora: točnost, preciznost, odziv te F mjere. Usporediti učinkovitost ostvarenih postupaka s postojećim rješenjima iz literature. Radu priložiti izvorne tekstove programa, dobivene rezultate uz potrebna objašnjenja i korištenu literaturu.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Examine existing methods in building activation functions in artificial neural networks. Give special attention to evolutionary algorithms of symbolic regression for constructing the targeted functions. Apply evolved activation functions in a homogeneous or heterogeneous artificial neural network on datasets DPAv2 and DPAv4 and examine quality measures of the built classifier: accuracy, precision, recall and F measures. Compare the efficiency of acquired methods with existing solutions from the literature. Alongside thesis attach source code of programs, acquired results with necessarry discussion and literature used.
|
| 653 |
|
1 |
|a AES,SCA,DPA,kriptografija,umjetna neuronska mreža,aktivacijska funkcija,neuroevolucija,genetsko programiranje,tabu lista
|
| 653 |
|
1 |
|a AES,SCA,DPA,cryptography,artificial neural network,activation function, neuroevolution,genetic programming,taboo list
|
| 700 |
1 |
|
|a Jakobović, Domagoj
|4 ths
|9 24930
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 51480
|d 51480
|