magistrsko delo
Grega Vrbančič (Avtor), Vili Podgorelec (Mentor)

Povzetek

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;prepoznavanje obraza;knjižnica Deeplearning4j;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: G. Vrbančič
UDK: 004.932.72'1(043.2)
COBISS: 20969494 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1036
Št. prenosov: 203
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: The use of deep learning with Deeplearning4j on the case of facial recognition
Sekundarni povzetek: 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.
Sekundarne ključne besede: machine learning;deep learning;Deeplearning4j;facial recognition;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani: IX, 73 str.
ID: 10860163