prikaz prve stranice dokumenta Umjetne neuronske mreže
  Preuzmi
PDF 1.14 MB
završni rad
Umjetne neuronske mreže
Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Filozofski fakultet u Rijeci, 2017. urn:nbn:hr:186:865834
Paris, Stella
Sveučilište u Rijeci
Filozofski fakultet
Odsjek za politehniku

Institucijski repozitorij: Repozitorij Filozofskog fakulteta Rijeka

Citirajte ovaj rad

Paris, S. (2017). Umjetne neuronske mreže (Završni rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Filozofski fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:186:865834

Paris, Stella. "Umjetne neuronske mreže." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Filozofski fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:186:865834

Paris, Stella. "Umjetne neuronske mreže." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Filozofski fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:186:865834

Paris, S. (2017). 'Umjetne neuronske mreže', Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Filozofski fakultet, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:186:865834

Paris S. Umjetne neuronske mreže [Završni rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Filozofski fakultet; 2017 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:186:865834

S. Paris, "Umjetne neuronske mreže", Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Filozofski fakultet, Rijeka, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:186:865834

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:186:865834
Podaci o radu
NaslovUmjetne neuronske mreže
Naslov (engleski)Artificial Neural Networks
AutorStella Paris
MentorGordan Đurović (mentor)
Član povjerenstvaLidija Runko Luttenberger (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGordan Đurović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Maliković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Filozofski fakultet
(Odsjek za politehniku)
Rijeka
Datum i država obrane2017-09-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Temeljne tehničke znanosti
Sažetak
Ovaj završni rad predstaviti će nam osnove umjetnih neuronskih mreža, osnovnu ideju strojnog učenja, učenja i pravila koja čine umjetne neuronske mreže, te mehanizme koji omogućuju računalima naučiti iz iskustva. Predstaviti ćemo koncept perceptrona kao najjednostavnijeg oblika neuronske mreže i njegovo učenje. Također ćemo istražili višeslojne neuronske mreže čije se učenje odvija na isti način kao u perceptronu i prikazati ćemo kako poboljšati računalnu učinkovitost algoritma učenja povratnog širenja. Spomenuti ćemo i Hopfield mreže, algoritam treninga sa dvije osnovne faze i dvosmjernu asociativnu memoriju. Predstaviti ćemo i samoorganizacijske neuronske mreže i istražiti Hebbian i konkurentno učenje. Na kraju, prikazati ćemo primjer treninga perceptrona.
Ključne riječi
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:186:865834
Studijski programNaziv: Politehnika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka politehnike (univ. bacc. ing. polytechn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2017-10-16 07:20:57