Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva

Špoljarić, Andreja

prikaz prve stranice dokumenta Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva

Preuzmi
PDF 1.95 MB

završni rad

Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva

Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2015. urn:nbn:hr:235:838695

Špoljarić, Andreja

Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Citirajte ovaj rad

APA 6th Edition

Špoljarić, A. (2015). Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:838695

MLA 8th Edition

Špoljarić, Andreja. "Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:838695

Chicago 17th Edition

Špoljarić, Andreja. "Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:838695

Harvard

Špoljarić, A. (2015). 'Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 24.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:838695

Vancouver

Špoljarić A. Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2015 [pristupljeno 24.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:838695

IEEE

A. Špoljarić, "Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2015. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:838695

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:838695

Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.

Podaci o radu

Naslov	Neuronska mreža u učenju kvadriranja brojeva
Naslov (engleski)	Neural network in squaring numbers
Autor	Andreja Špoljarić
Mentor	Dubravko Majetić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj	Sveučilište u Zagrebu Fakultet strojarstva i brodogradnje Zagreb
Datum i država obrane	2015-03-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana	TEHNIČKE ZNANOSTI Strojarstvo
Sažetak	U ovom radu prikazan je postupak učenja neuronske mreže s povratnim rasprostiranjem pogreške u zadatku prikaza generalizacijskog svojstva neuronske mreže za primjer kvadriranja prirodnih brojeva. Općenito gledano neuronske mreže spadaju u jedno mnogo šire područje nazvano umjetna inteligencija. Glavna karakteristika umjetnih neuronskih mreža je u tome što se one ne oslanjaju isključivo na determinsitičke matematičke postupke zbog čega svi ulazi u sustav ne moraju biti u potpunosti točni da bi on mogao pravilno raditi. Osim samog postupka učenja u ovom je radu prikazano i testiranje mreže koje se provodi nakon samog procesa učenja, a cijela programska podrška, uključujući i prikladno grafičko sučelje, načinjeni su pomoću programskog paketa MATLAB. Opis, učenje i glavne karakteristike umjetnih neuronskih mreža prikazane su i detaljno opisane u uvodu, a zatim u nastavku slijedi prikaz i način učenja i rada zadane mreže.
Sažetak (engleski)	This paper deals with the functioning of artificial neural networks with error-back propagation whose goal is to square numbers. Generally neural networks belong to much wider area that is called artificial intelligence. The main characteristic of artificial neural networks is that they do not rely solely on deterministic mathematical procedures for which all inputs into the system may not be completely accurate so that it could work properly. In addition to the learning process in this paper, showing and testing the network carried out after the learning process, and the entire program support, including appropriate graphical interface, are made using the software package MATLAB. Description, teaching and main characteristics of artificial neural networks are shown and described in detail in the introduction. After that a presentation of the learning mode and the default operation network is given.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezik	hrvatski
URN:NBN	urn:nbn:hr:235:838695
Studijski program	Naziv: Strojarstvo Vrsta studija: sveučilišni Stupanj studija: preddiplomski Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
Vrsta resursa	Tekst
Način izrade datoteke	Izvorno digitalna
Prava pristupa	Otvoreni pristup
Uvjeti korištenja
Repozitorij	Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu
Datum i vrijeme pohrane	2019-05-22 13:13:41