Stručni rad

Neuronske mreže - aproksimatori funkcija

Marko Hajba ; Veleučilište u Virovitici
Gita Pejović ; Veleučilište u Virovitici
Marijana Špoljarić ; Veleučilište u Virovitici

Sažetak

Umjetna inteligencija integrirana je u svim aspektima modernog života. Na primjer, u svijetu pametnih telefona, umjetna inteligencija omogućuje napredne funkcije kao što su prepoznavanje lica, personalizirane preporuke i optimizacija baterije. Brojne primjene nalazimo također i u drugim digitalnim uređajima, vozilima, medicini, znanosti i industriji. Neuronske mreže su jedan od alata strojnog učenja, koje je grana umjetne inteligencije i pokazuju veliku sposobnost aproksimacije funkcija, predviđanja i prepoznavanja objekata. S obzirom na veliki broj hiperparametara koji znatno utječu na uspješnost rada neuronskih mreža, njihovo treniranje može biti zahtjevan i dugotrajan proces. Znanost još uvijek nema konkretne odgovore na mnoga važna pitanja u ovom području, ali se ulažu znatni napori u njihovo istraživanje i eksperimentalno usavršavanje. U ovom radu prezentirat će se osnovna teorija neuronskih mreža i demonstrirati proces učenja neuronske mreže na primjerima funkcija u jednoj i dvije dimenzije.

Ključne riječi

neuronske mreže; Tensorflow 2; aproksimacija funkcija; Python 3

Hrčak ID:

316840

URI

https://hrcak.srce.hr/316840

Datum izdavanja:

29.12.2023.

Posjeta: 63 *