prikaz prve stranice dokumenta Duboko učenje nad dinamičkim grafovima
Rad nije dostupan
diplomski rad
Duboko učenje nad dinamičkim grafovima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:926296
Vusić, Daniel
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Vusić, D. (2022). Duboko učenje nad dinamičkim grafovima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926296

Vusić, Daniel. "Duboko učenje nad dinamičkim grafovima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926296

Vusić, Daniel. "Duboko učenje nad dinamičkim grafovima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926296

Vusić, D. (2022). 'Duboko učenje nad dinamičkim grafovima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926296

Vusić D. Duboko učenje nad dinamičkim grafovima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 26.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926296

D. Vusić, "Duboko učenje nad dinamičkim grafovima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926296

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926296
Podaci o radu
NaslovDuboko učenje nad dinamičkim grafovima
Naslov (engleski)Deep learning on dynamic graphs
AutorDaniel Vusić
MentorBoris Vrdoljak (mentor)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirta Baranović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Brčić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Duboko učenje nad dinamičkim grafovima uključuje razne načine rješavanja zadataka koji su postavljeni nad skupom podataka predstavljenim grafom u kontinuiranom vremenu. Klasifikacija čvorova, predikcija veza te još neki zadatci sasvim su novi i specifični izazovi koje metode klasičnog dubokog učenja ne mogu riješiti zbog različitosti podataka. Graf osim značajki čvorova sadrži puno više informacija na temelju njegove topologije, te još više informacija kada se uzme u obzir kako se taj graf oblikovao kroz vrijeme. Modeli dubokog učenja nad grafovima raznim tehnikama koriste upravo te informacije za dobivanje najboljih rezultata.
Sažetak (engleski)
Deep learning over dynamic graphs involves various ways of solving tasks that are set over a set of data represented by a graph in continuous time. Node classification, link prediction and few other tasks are completely new and specific challenges that the methods of classical deep learning cannot solve due to the diversity of data. In addition to the node features, the graph contains much more information based on its topology, and even more information when you consider how that graph was formed over time. Deep learning models of graphs using various techniques use this information to get the best results.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:926296
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 pohrane2023-01-14 10:16:51