| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Klasifikacija časovnih vrst s konvolucijskimi nevronskimi mrežami : magistrsko delo
Avtorji:Kavran, Domen (Avtor)
Lukač, Niko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Kavran_Domen_2020.pdf (10,95 MB)
MD5: 69887BA0950FDECFD0B024F1071691DC
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu predstavimo klasifikacijo časovnih vrst z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Klasifikacija je izvedena nad časovno-frekvenčnimi predstavitvami časovnih vrst, ki so pridobljene z različnimi metodami časovno-frekvenčne analize. Zasnovali smo več arhitektur konvolucijskih nevronskih mrež za klasifikacijo časovnih vrst. Optimizacijski algoritmi za učenje konvolucijskih nevronskih mrež so uporabljali napredno izgubno funkcijo, imenovano žariščna izguba. Za najuspešnejšo metodo izračuna časovno-frekvenčnih predstavitev časovnih vrst se je izkazala zvezna valčna transformacija, s katero smo dosegli povprečno natančnost klasifikacije 90,07 %. Združitev različnih časovno-frekvenčnih predstavitev je izboljšala povprečno natančnost klasifikacije na 92,01 %.
Ključne besede:klasifikacija, globoko učenje, konvolucijske nevronske mreže, časovne vrste, časovno-frekvenčna analiza
Leto izida:2020
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[D. Kavran]
Št. strani:X, 64 f.
Izvor:Maribor
UDK:004.85:519.246.8(043.2)
COBISS_ID:27221763 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:JQOIK3AA
Število ogledov:319
Število prenosov:122
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:05.05.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Time series classification based on convolutional neural networks
Opis:This master’s thesis presents time series classification using convolutional neural networks. Classification is performed on time-frequency representations of time series, which are obtained by using different time-frequency analysis methods. Several convolutional neural network architectures for time series classification were designed. Optimization algorithms for learning convolutional neural networks used advanced loss function, called focal loss. The most successful method for computing time-frequency representations of time series has proven to be a continuous wavelet transform, which achieved an average classification accuracy of 90,07 %. Combining various time-frequency representations increased average classification accuracy to 92,01 %.
Ključne besede:classification, deep learning, convolutional neural networks, time series, time-frequency analysis


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici