Klasifikacija uporabom umjetnih neuronskih mreža

završni rad

• Naslov (engleski): Classification Based on Artificial Neural Networks
• Autor: Darijo Brčina
• Mentor: Marko Čupić (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Čupić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Rudolf Lovrenčić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Karlo Knežević (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-06, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Raspoznavanje uzoraka te klasifikacija istih je jedan od bitnijih problema računarske znanosti. Najveći izazov je konstruirati kvalitetan klasifikator koji je sposoban generalizirati. U ovom radu prikazan je teorijski pogled na algoritam umjetne neuronske mreže kroz povijest pa do danas i njegovo učenje backpropagation algoritmom. Također, uz rad je i implementirano jedno takvo učenje kroz grafičko korisničko sučelje kroz koje korisnik interaktivno unosi točke iz 2D koordinatnog sustava labelirane različitim razredima i prati koliko kvalitetno klasifikator uči. Reprezentativni rezultati prikazani su i dokumentirani u radu.

Sažetak (engleski)

Pattern recognition and classification is one of the most important problem in computer science. The biggest challenge is to construct a good classifier that is capable of generalizing. This paper presents a theoretical view of the artificial neural network algorithm through history to the present day and its learning by the backpropagation algorithm. Also, in addition to the work, one such learning was implemented through a graphical user interface through which the user interactively enters points from the 2D coordinate system labeled with different classes and monitors how well the classifier learns. Representative results are presented and documented in the paper.

• Ključne riječi: nadzirano učenje; klasifikacija; unaprijedna neuronska mreža; algoritam propagacije pogreške unatrag; aktivacijska funkcija; umjetni neuron
• Ključne riječi (engleski): supervised learning; classification; feedforward neural network; backpropagation; activation function; artificial neuron
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:809350
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-14 08:35:24