<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=145599"><dc:title>Interaktivno raziskovanje volumetričnih podatkov prek galerije prenosnih funkcij</dc:title><dc:creator>Gorup,	Gorazd	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Marolt,	Matija	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Lesar,	Žiga	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>grafika</dc:subject><dc:subject>volumetrični podatki</dc:subject><dc:subject>prenosne funkcije</dc:subject><dc:subject>VPT</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:description>V diplomski nalogi se lotevamo problema samodejnega generiranja prenosnih funkcij za poljubne volumetrične podatke. Proučimo dva pristopa z uporabo strojnega učenja. Prvi pristop vključuje pridobivanje učnih podatkov na podlagi človeške klasifikacije dobrih prenosnih funkcij. Na vhod nevronske mreže podamo volumetrične podatke, izhode pa primerjamo z ugodnimi prenosnimi funkcijami iz učnih podatkov. Drugi pristop obsega računalniško generiranje volumnov in klasificiranje značilnosti v njih. Med učenjem nevronske mreže vizualiziramo volumne z generiranimi prenosnimi funkcijami in učenje usmerjamo s štetjem ustrezno vidnih značilnosti na vizualizacijah. Pristopa primerjamo po uspešnosti in kakovosti generiranih prenosnih funkcij. Prvi pristop trpi zaradi pomanjkanja učnih podatkov in posledičnega pretiranega prileganja, z drugim pristopom pa ni mogoče izvesti učenja, saj cenilna funkcija ni odvedljiva.</dc:description><dc:date>2023</dc:date><dc:date>2023-04-25 12:15:00</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>145599</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>