| | 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 - 10 / 447
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Uporaba generativnih nasprotniških nevronskih mrež za kreacijo slik psov
Teja Boršič, 2021, diplomsko delo

Opis: Kot glavni cilj diplomske naloge smo poleg pregleda obstoječe literature preučili že razvit model generativne nasprotniške mreže StyleGAN ter podrobneje analizirali njeno implementacijo in delovanje. S pridobljenim znanjem iz literature in pregledom obstoječih rešitev smo izbrali projekt, ki smo ga prilagodili in optimizirali za delo na izbranih digitalnih slikah psov. Poudarili smo pomen uporabe ustreznih slik psov za učenje in vpliv različnih parametrov, kot so velikost serije, plasti in velikost slike, na optimizacijo zmogljivosti modela za ustvarjanje realističnih slik.
Ključne besede: nevronske mreže, psi, generacija slik, generativne nasprotniške mreže, StyleGAN
Objavljeno: 04.11.2021; Ogledov: 159; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (1,73 MB)

2.
Globoko okrepitveno učenje za igranje iger na podlagi video vhoda
Monika Bozhinova, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se ukvarjali z okrepitvenim učenjem agentov za igranje računalniških iger. V ta namen smo implementirali tri modele agenta, ki temeljijo na uporabi nevronske mreže za aproksimacijo funkcije vrednosti akcij, in predlagali lastno izboljšano arhitekturo dvobojevalne dvojne Q-mreže. Učenje smo izvajali na igrah Pong in Beamrider iz nabora iger Atari 2600. Ugotovili smo, da z našim pristopom dosežemo boljšo zmogljivost agenta kot globoka Q-mreža, dvojna globoka Q-mreža in dvojna globoka Q-mreža z dvobojevalno arhitekturo v igri Pong, medtem ko se v igri Beamrider agent uči počasneje, predvidoma zaradi šuma v drugačni predstavitvi stanja, ki ga predlagani model uporablja.
Ključne besede: globoko okrepitveno učenje, nevronske mreže, globoka Q-mreža, dvobojevalna arhitektura, igre Atari, Pong, Beamrider
Objavljeno: 20.10.2021; Ogledov: 99; Prenosov: 25
.pdf Celotno besedilo (2,16 MB)

3.
Strojno učenje računalniškega igralca v igri s kartami
Mai Praskalo, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi predstavljamo več različnih implementacij strojnega učenja računalniškega igralca za igranje igre s kartami Uno. Vsi uporabljeni algoritmi so s področja okrepitvenega učenja, saj so klasični algoritmi, ki se zanašajo na iskanje optimalne poteze na podlagi popolne informacije, neprimerni za igre z nepopolnimi informacijami. Algoritme smo primerjali glede na uspešnost v igranju proti igralcu, ki izbira naključne poteze, ter glede na krivuljo učenja, ki prikazuje pridobljeno povprečno kumulativno nagrado med procesom učenja.
Ključne besede: okrepitveno učenje, igra Uno, igre z nepopolnimi informacijami, igre s kartami, nevronske mreže
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 66; Prenosov: 8
.pdf Celotno besedilo (901,04 KB)

4.
Ocenjevanje vlažnosti tal z uporabo radarskih slik in globokega učenja
Tomaž Peterkovič, 2021, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo temelji na obdelavi satelitskih slik in uporabi globokih konvolucijskih nevronskih mrež. V vsebini zaključnega dela je opisano raziskovalno delo s področja uporabe polarimetričnega SAR-a. Namen dela je načrtovanje in izdelovanje sistema, ki bi lahko bil sposoben obdelati satelitsko sliko tako, da se iz nje lahko določi vlažnost tal. Za ocenjevanje le-te so bile uporabljene globoke konvolucijske nevronske mreže, ki so se izkazale za zelo uporabne. V postopku izdelave so bili uporabljeni programi za obdelovanje atmosferskih slik s pomočjo polarimetrije, kot so PolSARpro in SNAP. Za nadaljnjo obdelavo slik in načrtovanje globoke konvolucijske nevronske mreže se je uporabljal programski jezik Python v okolju Visual Studio.
Ključne besede: Daljinsko zaznavanje, nevronske mreže, ocenjevanje vlažnosti tal, polarimetrija, PolSARpro, Python
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 71; Prenosov: 20
.pdf Celotno besedilo (8,61 MB)

5.
Prenos stila slike s pomočjo prenosnega učenja in nevronskih mrež
Ivona Colakovic, 2021, magistrsko delo

Opis: Hitro razvijajoče področje umetne inteligence se v zadnjih letih integrira v različna področja in tako postaja neizogiben del številnih človeških dejavnosti. Umetna inteligenca je pokazala, da se lahko integrira tudi v področje umetnosti in ustvarja nova umetniška dela a podlagi kopiranja stilov grafičnih del priznanih avtorjev. Nevronske mreže, ki posnamejo delovanje človeških možganov, dodatno pomagajo pri tem postopku, saj omogočajo razpoznavo vzorcev v stilih grafičnih del. V magistrskem delu se osredotočimo na raziskovanje tehnike prenosa stila grafičnih del iz enega na drugo grafično delo s pomočjo nevornskih mrež. V ta namen opišemo sestavne dele nevronskih mrež, podrobneje razložimo konvolucijske nevronske mreže in predstavimo pojem prenosnega učenja. Z namenom boljšeg razumevanja področja prenosa stila ilustracij pregledamo obstoječe raziskave ter opišemo delovanje algoritma za prenos stila. V okviru magistrskega dela prikažemo implementacijo in rezultate eksperimenta skozi katerega smo ugotovili, da pristop prenosa stila lahko uspešno prenaša stil iz ilustracij na fotografije kakor tudi iz ilustracij na druge ilustracije.
Ključne besede: prenos stila, konvolucijske nevronske mreže, prenosno učenje
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 46; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (3,40 MB)

6.
Vpliv različnih barv protitočnih mrež na pridelek in kakovost hmelja (Humulus lupulus l.)
Blaž Jelen, 2021, diplomsko delo

Opis: Občasna neurja z močnim vetrom in točo lahko povzročijo veliko gospodarsko škodo v proizvodnih nasadih hmelja. S protitočnimi mrežami lahko v primeru neurja s točo obvarujemo nasad pred izgubo pridelka in izpolnimo dogovorjene pogodbene količine. Na kmetiji Jelen v Dobriši vasi v Savinjski dolini smo v letu 2019 izvajali poljski poskus, kjer smo preučevali vpliv protitočnih mrež na količino in kakovost pridelka hmelja (vsebnost alfa kislin). Poskus je bil zasnovan v standardnem nasadu Aurore (2,4 m medvrstne razdalje, 1 m razmak v vrsti), za oporo je bila postavljena lesena žičnica višine 7,2 m. Poskus je imel štiri obravnavanja: 1. črna mreža, 2. bela mreža, 3. modra mreža in 4. kontrola brez mreže. Zastavili smo ga v obliki naključnega bloka v šestih ponovitvah. Mreže, ki so bile nameščene nad rastlinami hmelja, niso ovirale izvedbe agrotehničnih ukrepov v nasadu. Na podlagi rezultatov sklepamo, da protitočne mreže statistično značilno ne vplivajo na količino pridelka hmelja. Pri črnih mrežah se je nakazala višja vsebnost alfa kislin v primerjavi z ostalimi barvami mrež in kontrolo.
Ključne besede: hmelj, protitočne mreže, senčenje, pridelek, kakovost
Objavljeno: 30.09.2021; Ogledov: 139; Prenosov: 13
.pdf Celotno besedilo (1,22 MB)

7.
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma
Rok Kukovec, 2021, diplomsko delo

Opis: Uspešnost prepoznavanja slik z uporabo nevronskih mrež je odvisna od parametrov in filtrov, optimiziranih skozi učni proces. Tukaj najdemo razliko v načinu prepoznavanja motivov med ljudmi in stroji. Pojavi se vrzel, ki jo napadalec s pomočjo adversarnih motenj lahko izkoristi. Slike so na videz neopazno spremenjene, ljudje razlike težko zaznajo, vendar klasifikacija nevronske mreže odpove. To delo raziskuje poustvarjanje slik z evolucijskim algoritmom. Konvolucijska nevronska mreža AlexNet po spremembi ne more prepoznati predhodno jasnih motivov. Človeku prepoznavna slika se ohrani. Pari izvirnih in poustvarjenih slik so bili primerjani z uporabo vizualne ocene in statističnih metrik.
Ključne besede: adversarna motnja, evolucijski algoritmi, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid
Objavljeno: 24.08.2021; Ogledov: 392; Prenosov: 101
.pdf Celotno besedilo (5,61 MB)

8.
Napovedovanje verjetnosti neplačila z nevronskimi mrežami
Urban Rajter, 2021, magistrsko delo

Opis: Umetna inteligenca se nanaša na teorijo in razvoj računalniških sistemov, ki lahko opravljajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco. Podskupina strojnega učenja je globoko učenje, kjer se umetne nevronske mreže, algoritmi, ki jih navdihujejo človeški možgani, učijo iz velikih količin podatkov. Podobno, kot se ljudje učimo iz izkušenj, bi algoritem globokega učenja večkrat ponovil isto nalogo in jo vsakič nekoliko prilagodil, da bi izboljšal rezultat. V tej magistrski nalogi so predstavljene nevronske mreže, tipi nevronskih mrež in njihova uporaba. Podrobneje je opisana uporaba nevronskih mrež za namene napovedovanja verjetnosti neplačila. Uporabljen je model globoke nevronske mreže na anonimiziranih podatkih podjetja. Opisan je postopek priprave podatkov in postopek učenja modela na vhodnih podatkih. Analiza končnega rezultata pove, da je uporaba nevronskih mrež smiselna, saj algoritem nudi visoko natančnost.
Ključne besede: strojno učenje, nevronske mreže, globoko učenje, globoke nevronske mreže, kreditno tveganje
Objavljeno: 02.08.2021; Ogledov: 218; Prenosov: 27
.pdf Celotno besedilo (1,95 MB)

9.
Država Slovenija in globalna ekonomska kriza
Bojan Dobovšek, Brane Ažman, Boštjan Slak, 2015, objavljeni znanstveni prispevek na konferenci (vabljeno predavanje)

Opis: Kritična znanost razloge in vzroke trenutne finančne krize vidi v deviantnem vedenju finančnega sektorja in finančnih institucij z zmožnostjo (ne)formalnega vplivanja. Metaanaliza tujih in domačih virov v prispevku predstavlja (kritične) poglede in izhodišča analiziranih avtorjev. V Sloveniji je opaziti šibkejši nadzor tako nad javnimi kot zasebnimi institucijami, podjetji in organizacijami, ki upravljajo velik kapital oziroma vrednosti. Odsotnost nadzora posledično povzroča nekontrolirano, tvegano in odklonsko vedenje teh institucij, takšno, ki ga lahko pojmujemo kot finančno kriminaliteto najmočnejših slojev in akterjev z vrha družbene lestvice. V nasprotju s tistimi trenutnimi populistični ukrepi proti finančni krizi, ki zdravijo simptome, ne bolezni, ta članek osvetljuje probleme, ki si zaslužijo vso pozornost, če želimo nastalo stanje ustrezno sanirati. Namenjen je splošni družbeni razpravi, v kateri morajo sodelovati tudi jezikoslovci, literati in kulturniki.
Ključne besede: finančna kriminaliteta, finančna kriza, sistemska korupcija, socialne mreže, klientelizem
Objavljeno: 28.07.2021; Ogledov: 200; Prenosov: 8
URL Povezava na celotno besedilo

10.
Inovacijske mreže – uspešne inovacije
Klemen Kos, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi bomo na kratko opisali invencijo, inovacijo in trajnostni razvoj. Nato se bomo podrobneje osredotočili na inovacijske mreže, tako po svetu kot tudi v Evropi. Prav tako bomo podrobneje opisali množično zbiranje idej in množično financiranje. Predstavili bomo analizo potenciala inovacijskih mrež, množičnega zbiranja idej ter množičnega financiranja, zraven pa podali osebni komentar, kako se naj naše okolje uspešno vključi v uporabo teh metod. Ugotovili smo, da se v Evropi inovacijske mreže na področju množičnega zbiranja idej in množičnega financiranja pospešeno ustanavljajo.
Ključne besede: Inovacija, inovacijske mreže, množično zbiranje idej, množično financiranje
Objavljeno: 03.05.2021; Ogledov: 196; Prenosov: 43
.pdf Celotno besedilo (1,76 MB)

Iskanje izvedeno v 0.18 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici