prikaz prve stranice dokumenta Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže
Pristup korisnicima matične ustanove
završni rad
Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže
Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. urn:nbn:hr:166:727029
Bratić, Tea
Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Odjel za informatiku

Institucijski repozitorij: repozitorij.pmfst.unist.hr

Citirajte ovaj rad

Bratić, T. (2017). Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže (Završni rad). Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:727029

Bratić, Tea. "Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže." Završni rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:727029

Bratić, Tea. "Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže." Završni rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:727029

Bratić, T. (2017). 'Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže', Završni rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:727029

Bratić T. Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže [Završni rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2017 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:727029

T. Bratić, "Uvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže", Završni rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Split, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:727029

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:727029
Podaci o radu
NaslovUvježbavanje ponašanja fizičkog agenta uporabom neuronske mreže
Naslov (engleski)Behavior training of physical agents using neural networks
AutorTea Bratić
MentorSaša Mladenović (mentor)
Član povjerenstvaSaša Mladenović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Zaharija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDivna Krpan (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Odjel za informatiku)
Split
Datum i država obrane2017-09-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu je prikazan program u kojem se nalazi neuronska mreža i kod za upravljanje robotom. Uz pomoć algoritma povratne propagacije konstruiramo neuronsku mrežu. Pokušavamo eksperimentalnim putem odrediti optimalni broj neurona u skrivenom sloju i broj potrebnih epoha, jer ne postoji jedinstvena formula za određivanje tih parametara. Ako je broj epoha prevelik, doći će do pretreniranosti mreže, a ako je premalen, mreža se neće uspjeti istrenirati. Ulazni set podataka za treniranje mreže je osmišljen da robot koji simbolizira psa ima logične izlaze s obzirom na ulaze, tako na primjer, ako pas vidi crvenu boju i rep mu se dira akcija psa će biti lajanje. Kad smo mrežu istrenirali, primjenjujemo je na psu koji predstavlja fizički dio agenta. Ulazi će se očitavati sa senzora, a akcije dobivamo pomoću motora i zvuka koji se nalaze na robotu.
Sažetak (engleski)
This thesis describes the creation and implementation of a program which includes a neural network and the code to control a physical agent – a robot dog. A neural network is created by using the backpropagation algorithm. Since a unique mathematical expression to determine the optimal number of hidden layer neurons and the required number of epochs doesn't exist, the experimental part of the paper focuses on determining those parameters. If the number of epochs is too large, the network will become overtrained and in the case of selecting a too small number of epochs, the network will be unable to train itself. The input set of data required to train the network is designed in such a way that a robot, representing a dog, has logical outputs in regard to the inputs. For example, if the dog percieves the color red and its tail is touched, it will respond with barking. Once the training is complete, the trained network is applied to the dog, which represents the physical part of the agent. The input data is fed through the dog's sensors and the actions are performed by it's built in motors and sounds.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:166:727029
Studijski programNaziv: Informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike (univ. bacc. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-04-27 16:10:39