prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
Pristup korisnicima matične ustanove
završni rad
Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
2021. urn:nbn:hr:179:299299
Gašić, Ognjen
Sveučilište u Splitu
Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje
Zavod za elektroniku i računarstvo

Citirajte ovaj rad

Gašić, O. (2021). Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža (Završni rad). Split: Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:299299

Gašić, Ognjen. "Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža." Završni rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:299299

Gašić, Ognjen. "Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža." Završni rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:299299

Gašić, O. (2021). 'Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža', Završni rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, citirano: 18.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:299299

Gašić O. Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža [Završni rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje; 2021 [pristupljeno 18.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:299299

O. Gašić, "Prepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža", Završni rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, Split, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:299299

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:299299
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje znakova primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
Naslov (engleski)Character recognition using convolutional neural networks
AutorOgnjen Gašić
MentorMatko Šarić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje
(Zavod za elektroniku i računarstvo )
Split
Datum i država obrane2021-09-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad započinjemo opisivanjem osnovnih principa strojnog učenja, umjetnih neuronskih mreža te konvolucijskih neuronskih mreža. Nakon toga implementiramo vlastitu programsku izvedbu konvolucijskih neuronskih mreža za prepoznavanje znakova iz MNIST baze podataka korištenjem Keras biblioteke. Gradimo i treniramo osnovni model te za njega stvaramo grafove gubitka i točnosti kroz epohe treniranja. Taj osnovni model zatim evaluiramo. Mijenjanjem broja slojeva i broja filtera po sloju stvaramo nove modele. Nove modele uspoređujemo stvaranjem njihovih grafova točnosti kroz epohe treniranja. Najbolje modele evaluiramo.
Sažetak (engleski)
This thesis starts with description of the basic principles of machine learning, artificial neural networks and convolutional neural networks. After that we implement our own convolutional neural network for recognizing characters from the MNIST database by using the Keras library. We build and train a basic model and create loss and accuracy graphs through training epochs for it. We then evaluate that basic model. By changing the number of layers and the number of filters per layer we create new models. We compare the new models by creating their accuracy graphs through training epochs. We evaluate the best models.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:179:299299
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ. bacc. ing. comp)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-12-03 14:15:16