diplomsko delo
Sandi Pečečnik (Avtor), Niko Lukač (Mentor), Marko Bizjak (Komentor)

Povzetek

V sklopu diplomskega dela predstavimo več nevronskih mrež, ki jih optimiziramo, pri čemer raziščemo ustrezne arhitekture, metrike, funkcije in druge pomembne lastnosti za uporabo v napovednih modelih multivariantnih časovnih vrst. Raziščemo najpomembnejše probleme povezane z razvojem napovednih nevronskih mrež. Naslovimo reševanje treh specifičnih realnih problemov, za reševanje katerih smo predlagali arhitekture nevronskih mrež. Izdelali smo še skalabilno spletno aplikacijo, ki omogoča enostavnejšo uporabo naučenih modelov nevronskih mrež.

Ključne besede

časovne vrste;nevronske mreže;globoko učenje;storitve;arhitekture globokega učenja;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [S. Pečečnik]
UDK: 004.032.26:004.2(043.2)
COBISS: 171593219 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 142
Št. prenosov: 17
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: Development of prediction model for multivariate time series of user services
Sekundarni povzetek: As part of the thesis, we propose several neural networks that we optimize, exploring appropriate architectures, metrics, functions and other important properties for use in multivariate time series prediction models. We investigate the most important problems related to the development of predictive neural networks. We address the solution of three specific real problems, for the solution of which we proposed neural network architectures. We have also created a scalable web application that enables easier use of learned neural network models.
Sekundarne ključne besede: time series;neural networks;deep learning;services;deep learning architectures;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIII, 66 f.))
ID: 19855164