Paginacija
-
-
Nelinearni model dvotaktnog benzinskog motora za bespilotnu letjelicu
-
Ivo Kutleša U ovom radu opisana je identifikacija nelinearnog modela dvotaktnog benzinskog
motora DLE-111 za bespilotnu letjelicu. Model je identificiran pomocu MLP
(Multi Layer Perceptron) neuronske mreže. Ulaz u neuronsku mrežu je trenutni
gas izražen u postotku i 5 prethodnih stanja (5 parova gas-brzina) kako bi se
simulirala dinamika sustava. Izlaz je trenutna brzina. Odstupanja brzine modela
motora ne prelaze 30 okretaja u minuti. To je prihvatljivo jer se brzina motora
krece od otprilike 1000...
-
-
Nenadzirani postupci za redukciju broja boja u slikama
-
Tomislav Kreš U radu je dan pregled osnovnih nadziranih i nenadziranih algoritama za redukciju (kvantizaciju) broja boja na slici. Odabranim algoritmima detaljno je objašnjen način rada te je opisana njihova implementacija. Za testiranje i analizu algoritama pripremljen je testni skup slika različitih veličina i slikovnih elemenata nad kojim je provedena redukcija sa svakim algoritmom te su predstavljeni i analizirani dobiveni rezultati kroz nekoliko različitih mjera.
-
-
Nenadzirano učenje modela za monokularnu procjenu dubine
-
Ivan Bilić Monokularna procjena dubine loše je postavljen problem kojeg karakterizira nedostatak geometrijskih ograničenja, a primjena dubokog učenja pokazuje se plodonosnom u računalnom vidu. Pristup zadatku podrazumijeva nenadzirano učenje dubokih konvolucijskih neuronskih mreža za procjenu dubine i relativne poze kamere, temeljenih na široko rasprostranjenoj arhitekturi U-Net. Pojedine induktivne pristranosti te korisna geometrijska svojstva - poput rijetke povezanosti i ekvivarijantnosti s...
-
-
Nenadzirano učenje optičkog toka
-
Antonio Pavliš Zadatak procijene optičkog toka jedan je od neriješenih problema u području računalnog vida. Optički tok ima široku primjenu u praksi te se zbog toga pojavljuju brojni pokušaji rješavanja ovog problema. Počevši od formulacije problema kao optimizacijskog postupka te korištenja ručno dizajniranih opisnika, današnje stanje tehnike u području optičkog toka postignuto je dubokim konvolucijskim modelima. Primjer takvog dubokog konvolucijskog modela je RAFT koji se sastoji od tri...
-
-
Nenadzirano učenje procjene dubine jednookim vidom
-
Kristijan Bartol Rekonstrukcija strukture prirodnih scena vrlo je važan sastojak mnogih praktičnih primjena računalnog vida. Posebno su zanimljivi pristupi koji učenje provode na slijedu slika jedne kamere jer ne zahtijevaju komplicirane sustave za pribavljanje i označavanje podataka za učenje. U posljednje vrijeme, veliki uspjeh u tom području ostvaruju metodu temeljene na dubokim konvolucijskim modelima.
U okviru rada, proučen je model nenadziranog učenja procjene geometrijskih značajki iz...
-
-
Nenadzirano učenje značajki govora korištenjem neuronskih mreža baziranih na autoenkoderskim arhitekturama
-
Luka Murn Nenadzirano učenje značajki i nižedimenzionalnih reprezentacija podataka nalazi primjene u strojnom učenju, kompresiji s gubitkom i sl. Postojeće metode poput analize osnovnih komponenata (PCA) se često baziraju na linearnim transformacijama podataka, dok su modernije metode bazirane na neuronskim mrežama bolje opremljene za prepoznavanje nelinearnih odnosa u podacima. U okviru diplomskog rada implementiran je sustav za nenadzirano učenje značajki govora korištenjem rijetke...
-
-
Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije
-
Josip Domazet Konformna predikcija neparametarska je metoda za kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja. Može se koristiti povrh bilo kojeg modela strojnog učenja. Konformna predikcija proizvodi kalibrirane prediktivne skupove i garantira marginalnu pokrivnost točne vrijednosti koristeći konačan broj podatkovnih točaka, bilo koji model i bilo koju podatkovnu distribuciju.
Mjerna nekonformnosti je ključan koncept konformne predikcije i mjera je koliko se novi primjerak ne konformira...
-
-
Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela za klasifikaciju teksta korištenjem konformne predikcije
-
Patrik Đurđević Modeli obrade prirodnog jezika za klasifikaciju teksta sve se više koriste za rješavanje društveno korisnih zadataka kao što je analiza sentimenta. Algoritmi za konformno predviđanje nadograđuju uobičajenu paradigmu strojnog učenja i pomažu ekspertima u rješavanju ovih zadataka omogućujući im da izravno odrede stopu pogreške modela, uz mogućnost predviđanja više klasa za određeni primjer. Ovaj završni rad istražuje različite algoritme strojnog učenja i uspoređuje...
-
-
Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju
-
Bruna Dujmović Ovaj se rad bavi black-box napadima na modele za klasifikaciju slike uz odabrane algoritme za višekriterijsku optimizaciju, NSGA-II i SPEA2. Neprijateljski napadi prikazani su kao problemi višekriterijske optimizacije te su kao takvi i implementirani. Klasifikacijski modeli predstavljeni su dvjema umjetnim neuronskim mrežama, potpuno povezanom i konvolucijskom, koje su trenirane i ispitane na MNIST skupu slika rukom pisanih znamenki uz visoku točnost. Generirani su neprijateljski...
-
-
Neprijateljski napadi na modele za klasifikaciju slike
-
Krešimir Vukić Nadzirani diskriminativni modeli sastavni su dio mnogih sustava računalnog vida. No, poznato je da su ranjivi neprijateljskim primjerima što je neprihvatljivo za osjetljive produkcijske sustave. Upravo iz toga proizlazi važnost poznavanja njihove funkcionalnosti, razloga postojanja i mogućih obrana. U ovoj tezi opisana je nekolicina postojećh neprijateljskih napada i primjenjivih obrana. Napadi FGSM i PGD te obrana treniranja sa neprijateljskim primjerima su implementirani i testirani...
-
-
Neprijateljski napadi na modele za klasifikaciju slike
-
Iva Sović Ovaj rad dotiče temu diferencijabilnog programiranja kao novog pogleda na područje neuronskih mreža. Definiraju se neprijateljski napadi i opisuje njihova podjela na usmjerene i neusmjerene napade. Implementirana su tri modela na kojima je testirana dana teoretska podloga: dva potpuno povezana modela (s jednim i dva skrivena sloja) i konvolucijski model. U nastavku je opisano treniranje robusnih modela. Detaljno su opisani FGSM i PGD napadi. Predstavljen je kratak osvrt na programski...
-
-
Nepristrane kombinatorne igre
-
Luka Tomić Ovaj završni rad bavi se nepristranim kombinatornim igrama, njihovom matematičkom teorijom uz navođenje nekoliko primjera tih igara, s naglaskom na Wythoffovoj igri koja je modifikacija nepristrane igre nim. U svom sadržaju iznosi i na temelju primjera predočuje matematički opis detalja vezanih za kombinatornu teoriju igara. Rad obrađuje i nekoliko poznatih nepristranih kombinatornih igara kao što su nim, sprouts, chomp, i Wythoffova igru, iznoseći neke detalje oko njihovih...
Paginacija
