Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
|
|
SLO
|
ENG
|
Piškotki in zasebnost
DKUM
EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
FE - Fakulteta za energetiko
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FF - Filozofska fakulteta
FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
FL - Fakulteta za logistiko
FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
FOV - Fakulteta za organizacijske vede
FS - Fakulteta za strojništvo
FT - Fakulteta za turizem
FVV - Fakulteta za varnostne vede
FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
MF - Medicinska fakulteta
PEF - Pedagoška fakulteta
PF - Pravna fakulteta
UKM - Univerzitetna knjižnica Maribor
UM - Univerza v Mariboru
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
COBISS
Ekonomsko poslovna fakulteta
Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Fakulteta za logistiko
Fakulteta za organizacijske vede
Fakulteta za varnostne vede
Fakulteta za zdravstvene vede
Knjižnica tehniških fakultet
Medicinska fakulteta
Miklošičeva knjižnica - FPNM
Pravna fakulteta
Univerzitetna knjižnica Maribor
Večja pisava
|
Manjša pisava
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Oddaja dela
Statistika
Prijava
Prva stran
>
Izpis gradiva
Izpis gradiva
Naslov:
Uporaba globokega učenja s knjižnico Deeplearning4j na primeru prepoznave obrazov
Avtorji:
ID
Vrbančič, Grega
(
Avtor
)
ID
Podgorelec, Vili
(
Mentor
)
Več o mentorju...
Datoteke:
MAG_Vrbancic_Grega_2017.pdf
(7,06 MB)
MD5: B52311B91BD86D0FAC371C8C5AD25E13
PID:
20.500.12556/dkum/959548db-e957-4b4a-896c-67c529139281
Jezik:
Slovenski jezik
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Tipologija:
2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:
V magistrskem delu smo se dotaknili področja globokega učenja, spoznali smo pristope in arhitekture algoritmov globokega učenja ter jih kategorizirali v tri skupine. V nadaljevanju smo podrobneje analizirali knjižnico Deeplearning4j, predstavili osnovne funkcionalnosti ter raziskali njene možnosti za uporabo na področju globokega učenja. V praktičnem delu smo uporabo globokega učenja s knjižnico Deeplearning4j aplicirali na primeru prepoznave obrazov. Implementirali smo dve različici konvolucijskih nevronskih mrež ter dva načina učenja – lokalno ter porazdeljeno učenje.
Ključne besede:
strojno učenje
,
globoko učenje
,
Deeplearning4j
,
prepoznava obraza
Kraj izida:
[Maribor
Založnik:
G. Vrbančič
Leto izida:
2017
PID:
20.500.12556/DKUM-67653
UDK:
004.932.72'1(043.2)
COBISS.SI-ID:
20969494
NUK URN:
URN:SI:UM:DK:JEAMJ5I1
Datum objave v DKUM:
17.10.2017
Število ogledov:
1854
Število prenosov:
274
Metapodatki:
Področja:
KTFMB - FERI
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Skupna ocena:
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
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:
25.08.2017
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
The use of deep learning with Deeplearning4j on the case of facial recognition
Opis:
In the master’s thesis, we briefly introduced the area of deep learning. We explored and described the approaches and architectures of deep learning algorithms and categorize them into three groups. In the following, we analyzed Deeplearning4j library, presented main features and studied possibilities of its use in the field of deep learning. In the empirical part, the use of deep learning with Deeplearning4j was applied on the case of facial recognition. We implemented two different versions of convolutional neural networks and two types of learning – local and distributed learning.
Ključne besede:
machine learning
,
deep learning
,
Deeplearning4j
,
facial recognition
Komentarji
Dodaj komentar
Za komentiranje se morate
prijaviti
.
Komentarji (0)
0 - 0 / 0
Ni komentarjev!
Nazaj