prikaz prve stranice dokumenta Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima
Rad nije dostupan
diplomski rad
Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:469407
Lonza, Andrija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Lonza, A. (2020). Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:469407

Lonza, Andrija. "Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:469407

Lonza, Andrija. "Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:469407

Lonza, A. (2020). 'Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 20.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:469407

Lonza A. Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 20.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:469407

A. Lonza, "Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:469407

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:469407
Podaci o radu
NaslovPolunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima
Naslov (engleski)Semi-supervised learning with virtual adversarial examples
AutorAndrija Lonza
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaStjepan Groš (član povjerenstva)
Član povjerenstvaVladimir Čeperić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Diplomski rad obuhvaća kratku teoretsku razradu vrsta učenja modela u području dubokog učenja, te opsežnu teoretsku razradu metode polunadziranog učenja pod nazivom Polunadzirano učenje s virtualnim neprijateljskim primjerima. Predstavlja regularizacijsku tehniku učenja s virtualnim neprijateljskim primjerima koja potiče glatkoću decizijske granice zahtijevajući da neoznačeni primjeri imaju što sličniju predikciju kao i njihove perturbirane inačice. Predstavlja pojam virtualne neprijateljske perturbacije, te funkciju lokalne glatkoće razdiobe koje predstavljaju ključne pojmove u metodi. Provedeni su eksperimenti nad skupovima podataka MNIST, SVHN te CIFAR-10. Razvijen je postupak polunadziranog učenja klasifikacijskog modela zasnovan na virtualnim neprijateljskim primjerima.
Sažetak (engleski)
The masters thesis includes a short theoretical elaboration of the types of model training in the field of deep learning and an extensive theoretical elaboration of the method of semi-supervised learning called Semi-supervised learning with virtual adversarial examples. It represents a regularization technique with virtual adversarial examples that encourages the smoothness of the decision boundary by requiring unlabeled examples to have as similar prediction as possible to their perturbed versions. It represents the term of virtual adversarial perturbation and the local smoothness distribution function that represent key terms in the method. Experiments were performed on the data sets MNIST, SVHN and CIFAR-10. A process of semi-supervised training of the classification model based on virtual adversarial examples has been developed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:469407
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 pohrane2023-01-13 10:19:03