Usporedba neuronskih mreža učenih algoritmima rojeva

diplomski rad

• Naslov (engleski): Comparison of neural networks learned with swarm algorithms
• Autor: Krešimir Milas
• Mentor: Dubravko Majetić (mentor)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet strojarstva i brodogradnje; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-01-26, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Strojarstvo

Sažetak

U ovom radu se obrađuju neuronske mreže učene algoritmima rojeva. Koriste se dva najčešće korištena algoritma rojeva: PSO (Particle Swarm Optimization) i ABC(Artificial Bee Colony). Prvo se istražuje utjecaj parametara učenja pojedinih algoritama na kvalitetu i brzinu učenja, a potom se mreže učene različitim algoritmima rojeva uspoređuju međusobno po kriterijima kvalitete i brzine učenja. Uspoređuju se mreže s koje su imale najbolja generalizacijska svojstva. Na kraju se uspoređuju mreže učene algoritmima rojeva s mrežama učenim algoritmom s povratnim prostiranjem greške.

Sažetak (engleski)

This paper dealt with neural networks trained using swarm intelligence. Two most common swarm intelligence algorithms have been used: PSO (Particle Swarm Optimization) and ABC (Artificial Bee Colony). Firstly, the impact of training parameters on training process has been explored and then neural networks trained by different swarm intelligence algorithms have been compared on error achieved and epochs elapsed criteria. Neural networks compared were ones that achieved best generalization performance. Lastly, neural networks trained with swarm intelligence are compared to error-backpropagation neural networks.

• Ključne riječi: neuronske mreže; umjetna inteligencija; algoritmi rojeva; PSO; ABC; linearni dinamički sustav; P1 član; nelinearni dinamički sustav
• Ključne riječi (engleski): neural networks; swarm intelligence; PSO; ABC; swarm intelligence; linear dynamical system; first order lag element; non-linear dynamical system
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:235:006515
• Studijski program: Naziv: Strojarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-05-22 18:30:00