| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 3 / 3
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Klasifikacija z utežem agnostičnimi nevronskimi mrežami
Marko Mlakar, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je predstavljena metoda iskanja utežem agnostičnih nevronskih mrež, ki temelji na genetskem algoritmu, imenovanem NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT). Evalviranje genomov z vzorčenjem uteži iz fiksne uniformne množice naključnih vrednosti minimizira pomembnost uteži, s čimer je poudarek le na optimizaciji topologije. To omogoča utežem agnostičnim nevronskim mrežam opravljanje različnih nalog brez predhodnega učenja utežnih vrednosti. Naša implementacija je bila prilagojena za povezovanje z odprtokodno knjižnico Scikit-learn, ki smo jo javno objavili v obliki PyPi paketa. V eksperimentalnem delu smo se osredotočili na primerjavo evolucijskih in utežem agnostičnih nevronskih mrež na primeru reševanja klasifikacijskih problemov. Rezultate smo evalvirali z uporabo statističnih metod, ki so pokazale, da utežem agnostične nevronske mreže proizvedejo več skritih nevronov kot evolucijske, vendar uspejo doseči primerljivo točnost zgolj s pravilno topologijo, brez optimizacije uteži.
Ključne besede: utežem agnostične nevronske mreže, klasifikacija, nevroevolucija, NEAT
Objavljeno: 01.12.2020; Ogledov: 143; Prenosov: 41
.pdf Celotno besedilo (3,89 MB)

2.
Nevroevolucijski algoritem NEAT na grafičnih karticah
Blaž Sitar, 2019, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi naslavljamo problem implementacije algoritma NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) za delovanje na grafičnih karticah. Algoritem NEAT je genetski algoritem za učenje razvijajočih nevronskih mrež. Izhaja iz področja nevroevolucije, ki v umetni inteligenci uporablja genetske algoritme za generiranje in učenje nevronskih mrež. Algoritem za svoje delovanje porabi veliko strojnih in časovnih virov, zato je implementacija na grafičnih karticah smiselna. Implementacijo smo izvedli v arhitekturi CUDA, ki jo podpirajo grafične kartice podjetja NVIDIA. Hitrost in uspešnost algoritma smo izmerili na petih različnih grafičnih karticah in jo primerjali s hitrostjo in uspešnostjo originalnega algoritma. Ugotovili smo, da je naša implementacija algoritma zadovoljiva, saj je hitrejša in prav toliko uspešna kot originalna implementacija algoritma NEAT.
Ključne besede: nevroevolucija, NEAT, nevronska mreža, genetski algoritem, CUDA
Objavljeno: 21.11.2019; Ogledov: 406; Prenosov: 68
.pdf Celotno besedilo (1,53 MB)

3.
METODE NEVROEVOLUCIJE
Sašo Mađarić, 2013, magistrsko delo

Opis: Pri klasičnem razvoju nevronskih mrež za uporabo na različnih področjih umetne inteligence se pogosto srečujemo s problemom določanja optimalne topologije nevronske mreže, ki ima velik vpliv na njeno kvaliteto. V tem magistrskem delu smo se ukvarjali s problemom avtomatiziranega razvoja topologije nevronske mreže in njenega učenja z nevroevolucijskimi metodami. Področje, ki se ukvarja z razvojem nevronskih mrež s pomočjo evolucijskega algoritma, je nevroevolucija. Preučili in implementirali smo nevroevolucijske metode NEAT, HyperNEAT in ES-HyperNEAT. Uspešnost metod smo preizkusili na eksperimentu z agenti. Agent se nahaja v okolju in poskuša pobrati čim več kosov hrane ter se izogniti sovražnikom oziroma zidovom. Nevroevolucijske metode smo primerjali z metodo Q-učenje, ki za učenje nevronske mreže uporablja klasično metodo vzvratnega prenosa napake. Primerjali smo doseženo oceno in časovno zahtevnost. Rezultati so pokazali, da je najuspešnejša metoda HyperNEAT, sledita pa ji ES-HyperNEAT in NEAT. Metoda Q-učenje se je izkazala za najmanj uspešno, saj je glede na nevroevolucijske metode v podrejenem položaju tako po doseženi kriterijski oceni kot tudi po časovni zahtevnosti.
Ključne besede: umetna inteligenca, nevroevolucija, evolucijski algoritem, nevronske mreže, razvoj nevronskih mrež, NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT
Objavljeno: 11.09.2013; Ogledov: 1544; Prenosov: 170
.pdf Celotno besedilo (5,83 MB)

Iskanje izvedeno v 0.11 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici