| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Klasifikacija besedila s prenosnim učenjem : magistrsko delo
Avtorji:Žerak, Jure (Avtor)
Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Zerak_Jure_2020.pdf (1,99 MB)
MD5: 7C9C0FF29C1B8078C99A4AF3BC808FF8
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Magistrsko delo ima namen preizkusiti metodo prenosnega učenja na obdelavi naravnega jezika in jo primerjati s klasičnimi metodami učenja nevronskih mrež, metodo LSTM. V delu sta uporabljena opisna metoda za teoretični in eksperiment za praktični del dela. V slednjem smo ugotovili, da je metoda prenosnega učenja na majhni količini podatkov bolj točna od klasičnih metod, vendar za to potrebuje več časa. Delo primerja prednaučeni model Bert in klasično metodo LSTM, zato je priporočljivo primerjati rezultate tudi z drugimi prednaučenimi modeli in klasičnimi metodami.
Ključne besede:nevronske mreže, prenosno učenje, NLP, PyTorch, LSTM
Leto izida:2020
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[J. Žerak]
Št. strani:IX, 64 f.
Izvor:Maribor
UDK:004.85(043.2)
COBISS_ID:44103683 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:VRY2V0LQ
Število ogledov:102
Število prenosov:29
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:27.10.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Classification of text using transfer learning
Opis:The aim of this Master's thesis is to test the method of transfer learning with natural language processing and to compare it to a standard neural network model, namely LSTM. The thesis is using the descriptive method for the theoretical part and experimental method for the practical part. In the experiment we have discovered that, while transfer learning is more accurate than the standard model, it is also slower in the learning process. The thesis compares only the pretrained model Bert and standard model LSTM and that is why it is recommended to also check other pretrained models and standard models for comparison.
Ključne besede:neural networks, transfer learning, NLP, PyTorch, LSTM


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