| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 1 / 1
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Preprečevanje prekomernega prileganja pri učenju večplastnih nevronskih mrež
Jan Henčič, 2017, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo obravnava tematiko strojnega učenja s pomočjo uporabe umetnih nevron- skih mrež. Te so po svojih sposobnostih in načinu delovanja zelo podobne delovanju človeških možganov. Imajo sposobnost akumuliranja znanja s tako imenovanim postop- kom ”učenja”, hkrati pa so sposobne to znanje tudi shranjevati. Pravilnost delovanja mrež se s postopkom učenja, ki se ponavlja iterativno, povečuje. Ena izmed glavnih težav pri učenju nevronskih mrež je pojav prekomernega prileganja, ki se kaže v tem, da mreža ne posplošuje dobro iz učne na testno množico vzorcev. Za preprečevanje tega pojava je bilo razvitih več tehnik, katerih uporaba, učinkovitost in primerjava je predmet pričujočega diplomskega dela.
Keywords: Umetna nevronska mreža, Vzvratno razširjanje, Prekomerno prileganje, Regularizacija
Published: 06.10.2017; Views: 893; Downloads: 108
.pdf Full text (2,01 MB)

Search done in 0.04 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica