prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima
No public access
undergraduate thesis
Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. urn:nbn:hr:168:671588
Šego, Ivan
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Šego, I. (2018). Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:671588

Šego, Ivan. "Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:671588

Šego, Ivan. "Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:671588

Šego, I. (2018). 'Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 23 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:671588

Šego I. Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2018 [cited 2024 July 23] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:671588

I. Šego, "Klasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2018. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:671588

Metadata
TitleKlasifikacija slika kućnih brojeva dubokim konvolucijskim modelima
Title (english)Classification of Street-View House Numbers With Deep Convolutional Models
AuthorIvan Šego
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Committee memberSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMarin Oršić (član povjerenstva)
Committee memberIvan Krešo (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2018-09-13, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Rad započinje opisom općenito neuronskih mreža, neurona te njihove inspiracije. Nas- tavlja se opisom konvolucijskih neuronskih mreža te njihove primjene na klasifika- ciju objekta. U nastavku je dan pregled programskog okvira PyTorch. Nadalje, dani je prikaz rezultat implementirane konvolucijske neuronske mreža skupovima SVHN, MNIST te njihova programska implementacija. Dodatno, objašnjen je koncept nepri- jateljskih primjera te prikazan jedan konkretan neprijateljski primjer
Abstract (english)
This works starts with a general description of artificial neural networks, neurons and their inspiration. It continues with a description of convolutional neural network and their application to a classification of objects. Then, it is given an overview of library PyTroch. Then, it is given an overview of the results implementing convolutional neural network on datasets SVHN, MNIST and their code in PyTorch. Additionally, concept of adversarial examples is shown and one concrete adversarial examples is given.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:671588
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2019-03-14 01:11:03