Podatkovno vodena inicializacija uteži nevronskih mrežPetelin, Gašper (Avtor) Kononenko, Igor (Mentor) nevronske mrežeinicializacija utežipodatkovno vodena inicializacijaV zadnjih letih so na področju strojnega učenja umetne nevronske mreže dosegle precejšen preboj in trenutno na nekaterih domenah dosegajo precej bolše rezultate kot klasične metode strojnega učenja. S popularizacijo nevronskih mrež pa je začela rasti tudi njihova kompleksnost, kar v praksi pomeni počasnejše in manj stabilno učenje ter potreba po večji količini podatkov. V okviru magistrske naloge je predstavljen nov podatkovno voden način inicializacije uteži nevronskih mrež, ki idejo črpa iz nenadzorovanega učenja, začetne uteži ciljne nevronske mreže izračuna s pomočjo učnih podatkov. Tak način lahko v določenih primerih precej izboljša hitrost učenja in točnost napovedi. Prednost predlagane inicializacije je tudi ta, da jo je možno izvesti paralelno, kar precej pospeši celoten proces inicializacije. Predlagana inicializacija in vpliv njenih parametrov je testiran na učni množici slik in učni množici genskih podatkov.20202020-06-24 12:35:01Magistrsko delo/naloga117118VisID: 24281COBISS_ID: 32849411sl