09-01-2011, 12:11 PM
Maturski, Seminarski , Maturalni i diplomski radovi iz ekonomije: menadzment, marketing, finansija, elektronskog poslovanja, internet tehnologija, biznis planovi, makroekonomija, mikroekonomija, preduzetnistvo, upravljanje ljudskim resursima, carine i porezi.
UVOD
Diplomski rad “Kompresija slike korišćenjem neuronskih mreža” je nastao kao rezultat autorovog interesovanja u oblasti neuronskih mreža i dužeg upoznavanja sa načinom njihovog funkcionisanja. Upoznavajući se sa oblastima njihove primene, došlo je do interesovanja o njihovoj primeni u računarskoj grafici, a nakon istraživanja postignutih rezultata na polju povezivanja ove dve oblasti, autor je došao do podataka o dosadašnjim iskustvima i rezultatima u jednoj od najviše proučavanih oblasti grafike: kompresiji statične slike.
Ideja autora je da dâ jasan algoritam kojim se postiže kompresija slike korišćenjem tzv. backpropagation neuronskih mreža. Shodno tome, autorov doprinos je posebno istaknut u poglavljima 6 i 7 ovog rada. Posebno se ističe poglavlje 7.5 u kome je autorov doprinos GIBO metoda formiranja trening skupa za obučavanje backpropagation neuronske mreže namenjene realizaciji kompresije statične slike. Prethodna poglavlja daju neophodnu teorijsku osnovu rada.
Ovaj diplomski rad je podeljen u 8 celina.
U prvom delu rada su izložene uvodne napomene, dat je uvod u temu diplomske teze i objašnjeni su razlozi njene izrade.
U drugom poglavlju su dati osnovni principi neuronskih mreža: kraći istorijski razvoj, objašnjenje osnovnih pojmova kao gradivnih komponenti najpre biološkog, a zatim, uz paralelu i veštačkog neurona, vrste neuronskih mreža i njihova primena...
UVOD
Diplomski rad “Kompresija slike korišćenjem neuronskih mreža” je nastao kao rezultat autorovog interesovanja u oblasti neuronskih mreža i dužeg upoznavanja sa načinom njihovog funkcionisanja. Upoznavajući se sa oblastima njihove primene, došlo je do interesovanja o njihovoj primeni u računarskoj grafici, a nakon istraživanja postignutih rezultata na polju povezivanja ove dve oblasti, autor je došao do podataka o dosadašnjim iskustvima i rezultatima u jednoj od najviše proučavanih oblasti grafike: kompresiji statične slike.
Ideja autora je da dâ jasan algoritam kojim se postiže kompresija slike korišćenjem tzv. backpropagation neuronskih mreža. Shodno tome, autorov doprinos je posebno istaknut u poglavljima 6 i 7 ovog rada. Posebno se ističe poglavlje 7.5 u kome je autorov doprinos GIBO metoda formiranja trening skupa za obučavanje backpropagation neuronske mreže namenjene realizaciji kompresije statične slike. Prethodna poglavlja daju neophodnu teorijsku osnovu rada.
Ovaj diplomski rad je podeljen u 8 celina.
U prvom delu rada su izložene uvodne napomene, dat je uvod u temu diplomske teze i objašnjeni su razlozi njene izrade.
U drugom poglavlju su dati osnovni principi neuronskih mreža: kraći istorijski razvoj, objašnjenje osnovnih pojmova kao gradivnih komponenti najpre biološkog, a zatim, uz paralelu i veštačkog neurona, vrste neuronskih mreža i njihova primena...