prikaz prve stranice dokumenta Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja
2017. urn:nbn:hr:168:474486
Tomljanović, Jan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Tomljanović, J. (2017). Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:474486

Tomljanović, Jan. "Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:474486

Tomljanović, Jan. "Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:474486

Tomljanović, J. (2017). 'Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 19.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:474486

Tomljanović J. Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2017 [pristupljeno 19.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:474486

J. Tomljanović, "Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:474486

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:474486
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovIdentifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja
Naslov (engleski)Identification of 1D-Signal Types Using Unsupervised Deep Learning
AutorJan Tomljanović
MentorMile Šikić (mentor)
Član povjerenstvaMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Križanović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2017-07-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Tijekom de novo procesa sastavljanja genoma određene tipovi očitanja mogu uzrokovati probleme prilikom rekonstrukcije genoma. Cilj ovog rada je naučiti više o mogućim tipovima očitanja te kako klasificirati očitanja koristeći nenadzirano učenje. Koristeći preklapanja među očitanjima, za svako očitanje generiran je graf pokrivenosti i oni su dalje analizirani. Autoenkoder je korišten s ciljem sažimanja signala, tj. grafa pokrivenosti, i zatim je nad sažetim prikazom podataka obavljeno grupiranje. Korišeni su varijacijski i denoising autoencoder te algoritmi grupiranja k-means i spektralno grupiranje. Nađene grupe signala su vizualizirane te je provedena semantička analiza grupa. Procjenjena je kvaliteta klasifikacije signala korištenjem nenadziranog učenja.
Sažetak (engleski)
During de novo genome assembly process, certain types of sequenced reads can cause problems during genome reconstruction. Goal of this thesis is to learn more about possible types of reads and classification of those reads using unsupervised learning. Coverage graphs of reads are generated using read overlaps and those coverage graphs are further analysed. Autoencoder is used to compress the signal, i.e. the coverage graph, and clustering algorithm is then applied to the compressed data. Variational and denoising autoencoders along with k-means and spectral clustering algorithms are used. Visualisation of found clusters is performed along with semantic analysis. Signal classification quality using unsupervised learning is estimated.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:474486
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-14 01:37:49