prikaz prve stranice dokumenta Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa
Rad nije dostupan
završni rad
Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:756853
Raguž, Lovro
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Raguž, L. (2023). Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:756853

Raguž, Lovro. "Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:756853

Raguž, Lovro. "Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:756853

Raguž, L. (2023). 'Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 24.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:756853

Raguž L. Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 24.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:756853

L. Raguž, "Analiza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:756853

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:756853
Podaci o radu
NaslovAnaliza mogućnosti graf neuronskih mreža za određivanje svojstava grafa
Naslov (engleski)Analyzing the capabilities of graph neural networks to determine graph properties
AutorLovro Raguž
MentorStjepan Bogdan (mentor)
Član povjerenstvaStjepan Bogdan (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDean Martinović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAntonella Barišić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-08-31, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Cilj ovog rada je istražiti sposobnosti graf neuronskih mreža (GNN) za određivanje svojstava grafa, primjerice minimalnog nezavisnog dominantnog skupa (MIDS). Proučava matematičku definiciju i svojstva MIDS-a, kao i postojeće metode za njegovo pronalaženje. Nadalje, upoznavamo se s osnovnim modelima graf neuronskih mreža i dostupnim bibliotekama s otvorenim izvornim kodom koje se mogu koristiti za njihovu implementaciju. Koristeći skup podataka koji se sastoji od velikog broja različitih grafova i njihovih MIDS, razvijamo programsku podršku za treniranje, podešavanje i validiranje odabranog modela GNN-a.3
Sažetak (engleski)
The aim of this paper is to explore the capabilities of graph neural networks (GNNs) in determining graph properties, such as the minimum independent dominating set (MIDS). It examines the mathematical definition and properties of MIDS, as well as existing methods for finding it. Furthermore, we familiarize ourselves with basic graph neural network models and available open-source libraries that can be used for their implementation. Using a dataset consisting of a large number of diverse graphs and their MIDS, we develop software support for training, tuning, and validating the chosen GNN model.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:756853
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-10-11 10:18:02