prikaz prve stranice dokumenta Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima
Rad nije dostupan
diplomski rad
Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:662749
Zelić, Filip
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Zelić, F. (2018). Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:662749

Zelić, Filip. "Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:662749

Zelić, Filip. "Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:662749

Zelić, F. (2018). 'Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:662749

Zelić F. Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:662749

F. Zelić, "Izlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:662749

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:662749
Podaci o radu
NaslovIzlučivanje slikovnih reprezentacija generativnim suparničkim modelima
Naslov (engleski)Extracting image representations with generative adversarial models
AutorFilip Zelić
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Kalafatić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Hrkać (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-02-20, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Nenadzirano učenje je vrlo zanimljivo područje jer omogućuje iskoristiti velike količine dostupnih neoznačenih podataka. U radu se bavimo generativnim suparničkim modelima koji omogućuju generiranje slika iz distribucije podatke te izvlačenje slikovnih reprezentacija. Opisane su duboke neuronske mreže s fokusom na konvolucijske mreže. Detaljno je prikazano nekoliko tipova generativnih suparničkih modela i njihove konfiguracije. Implementirani su duboki generativni suparnički model i dvije inačice Wassersteinovog modela u Pytorch razvojnom okviru. Modeli se evaluirani na tri različita podatkovna skupa MNIST, Fashion-MNIST i CIFAR-10. Na kraju su prikazani dobiveni rezultati, s opisima i slikama.
Sažetak (engleski)
Unsupervised learning is a very interesting area because it allows one to take advantage of large volumes of unlabeled data. This paper deals with generative adversarial networks that enable generation of images from given data distribution and feature extraction. Deep neural networks are described with emphasis on convolutional networks. Several types of generative adversarial networks are shown with their configuration. A deep convolutional adversarial model and two versions of Wasserstein model are implemented using the Pytorch library. Models were evaluated on three different sets of data MNIST, Fashion-MNIST and CIFAR-10. Finally, we present results with description and images.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:662749
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-14 02:18:29