Optimizacija arhitekture duboke neuronske mreže evolucijskim algoritmima

diplomski rad

• Naslov (engleski): Deep neural network architecture optimization with evolutionary algorithms
• Autor: Ivan Lokas
• Mentor: Domagoj Jakobović (mentor)
• Član povjerenstva: Domagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Đurasević (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Alan Jović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-07, Hrvatska

Sažetak

Obrađena je optimizacija arhitekture duboke neuronske mreže evolucijskim algoritmima. Opisana su postojeća rješenja te su iz njih izvučeni najvažniji aspekti na temelju čega je izgrađeno konkretno programsko rješenje. Optimiranje je izvođeno nad dva skupa podataka, MNIST i CIFAR-10 primjenom dva različita modela. Detaljno je opisan raznovrstan evolucijski modul koji je dio tog programskog rješenja. Navedeni su rezultati evolucije te su uspoređeni s drugim modelima.

Sažetak (engleski)

The topic of the optimization of deep neural network architectures with evolutionary algorithms is discussed. The existing solutions are described and the most important aspects are extracted from them, on the basis of which the specific software solution was built. The optimization was performed on two datasets, MNIST and CIFAR-10, using two different models. The evolutionary model along with its various components are described in detail. Evolution results are listed and compared with other models.

• Ključne riječi: neuroevolucija; genetski algoritam; klasifikacija slika
• Ključne riječi (engleski): neuroevolution; genetic algorithm; image classification
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:981702
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-11 09:33:22