Ocenjevanje zaupanja v globokih nevronskih mrežahHari, Daniel (Avtor) Rojc, Matej (Mentor) Zimšek, Danilo (Komentor) umetna inteligencaBayesov pristopizpustni slojistrojno učenje.V magistrskem delu so predstavljeni pristopi ocenjevanja zaupanja v globokih nevronskih mrežah na primeru razpoznave števk. Ti pristopi nam omogočajo izboljšavo kakovosti razpoznave števk, s čimer se približamo natančnosti človeka, ki za bazo MNIST znaša 97,5–98 %. V delu se bomo osredotočili predvsem na dva pristopa, in sicer z Bayesovim učenjem in vzorčenjem z izpustnimi sloji. Bayesovo učenje je matematično bolj zahteven postopek, saj deluje tako, da vsak vhodni podatek v nevronsko mrežo obravnavamo kot porazdelitev verjetnosti in ne kot deterministično določeno vrednost. Pri tehniki vzorčenja z izpustnimi sloji je za vsakim skritim slojem mreže dodan stohastični izpustni sloj, tako da lahko na izhod iz modela gledamo kot na naključni vzorec, ki je ustvarjen iz aposteriorne porazdelitve. Takšen postopek je sicer računsko manj zahteven, daje pa podoben rezultat. Magistrsko delo je sestavljeno iz teoretičnega in eksperimentalnega dela. V teoretičnem delu so predstavljeni pojmi, kot so umetna inteligenca in sestava nevronske mreže ter podroben opis Bayesovega učenja in vzorčenja z izpustnimi sloji. V eksperimentalnem delu so prikazani pristopi razpoznave števk z Bayesovim učenjem in pristopi, ki uporabljajo tehnike vzorčenja z izpustnimi sloji. Podana je tudi primerjava postopkov.[D. Hari]20202020-09-17 17:37:05Magistrsko delo/naloga77867UDK: 004.85(043.2)COBISS_ID: 49199107NUK URN: URN:SI:UM:DK:RFJRVIRIsl