prikaz prve stranice dokumenta Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže
  Download
PDF 4.58 MB
master's thesis
Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture, 2016. urn:nbn:hr:235:258671
Špoljarić, Andreja
University of Zagreb
Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture

Institutional repository: Repository of Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture University of Zagreb

Cite this document

Špoljarić, A. (2016). Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:258671

Špoljarić, Andreja. "Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:258671

Špoljarić, Andreja. "Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:258671

Špoljarić, A. (2016). 'Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture, accessed 02 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:258671

Špoljarić A. Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture; 2016 [cited 2024 November 02] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:258671

A. Špoljarić, "Grafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture, Zagreb, 2016. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:258671

Metadata
TitleGrafičko sučelje u prikazu generalizacijskog svojstva unaprijedne neuronske mreže
Title (english)Neural network graphical interface in demonstration of feed forward neural network generalisation property
AuthorAndreja Špoljarić
MentorDubravko Majetić (mentor)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture
Zagreb
Defense date and country2016-07-14, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Mechanical Engineering
Abstract
U ovom diplomskom radu detaljno je prikazan rad jednoslojne neuronske mreže sa povratnim rasprostiranjem pogreške. Prilikom učenja neuronske mreže korisnik može izabrati između četiri aktivacijske funkcije i dva momentuma. Također, korisnik ima mogućnost upisa željenog broja neurona skrivenog sloja, iznosa brzine učenja, iznosa NRMS-a te broja koraka učenja. Broj ulaznih i izlaznih neurona definirani su samim zadatkom učenja. Rezultat učenja korisnik dobiva u tabličnom obliku te pomoću grafičkog prikaza. Korisniku je omogućeno testiranje neuronske mreže u kojem korisnik osim zadanih brojeva može testirati i svoje vrijednosti brojeva koji nisu definirani u procesu učenja. Rad mreže korisnik može provjeriti izborom strukture s dva ulaza i s jednim, tri ili četiri izlaza. Ulazi u proces učenja su brojevi od jedan do pet te njihove kombinacije korisnik odabire na samom početku rada mreže prije odabira parametara učenja. Izlazi iz neuronske mreže su rezultati različitih matematičkih operacija za zadane ulazne kombinacije brojeva. Princip rada i učenja neuronske mreže prikazan je u prvom dijelu diplomskog rada, dok su primjeri rada i testiranje mreže prikazani u drugom dijelu rada. Na kraju rada prikazan je i objašnjen rad dvoslojne neuronske mreže sa povratnim rasprostiranjem pogreške, također sa dva ulazna neurona te jednim i četiri izlazna neurona. Grafičko sučelje za svaki primjer izrađeno je u programskom paketu MATLAB.
Abstract (english)
In this thesis is in detail explained work with one-layer neural network with backpropagation. During the neural network learning process user can choose between four activation functions and two momentums. Also, user have the opportunity to write the wanted number of hidden layer neurons, the amount of learning speed, the amount of NRMS and number of learning steps. The number of input and output neurons are defined by single task learning. The learning results user can get in a tabular format or with graphic display. The user can test the neural networks with given numbers and with numbers that are not defined in the learning process. User can check neural networks operations if he use structure with two inputs and one, three or four outputs. Inputs in the learning process are numbers between one and five, and their combinations user selects on the start, and after that user can select neural network learning parameters. Outputs from neural network are results of different mathematical operations for the default input combinations of numbers. Work principle and neural network learning process is explained in the first part of this thesis, while examples of work and testing of the neural networks are shown in the second part. At the end of paper is shown and explained the work of two-layer neural network with backpropagation, also with two inputs and with one and four outputs. The graphical interface for each example is made in MATLAB.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:235:258671
Study programmeTitle: Mechanical Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2019-05-22 17:11:16