Predstavljanje slika ograničenim Boltzmannovim neuronskim mrežama : završni rad - Relić, Ivan (I. Relić, 2015)
Sažetak na hrvatskom: Rad opisuje postupak učenja modela koji omogućuje predstavljanje slika u nižoj dimenzionalnosti – kompresiju slika. Kao skup slika koji se predstavlja u nižoj dimenzionalnosti koristi se MNIST skup podataka rukom pisanih brojeva. MNIST skup podataka službeno se sastoji od dva disjunktna skupa – skupa za učenje koji koristimo za učenje same mreže i skupa za ispitivanje koji koristimo za provjeru preciznosti naučenog modela. Skup podataka se prvo normalizira tako da ima vrijednosti između 0 i 1, uključivo. Model koji učimo je ograničena Boltzmannova neuronska mreža. Model učimo algoritmom kontrastne divergencije. Učenje modela takvim algoritmom prikazano je i nad vrlo jednostavnim skupom podataka – zašumljenim podacima s pravca. Eksperimentalni rezultati preciznosti modela nad MNIST skupom podataka smanjene veličine prikazani su koristeći različite parametre algoritma za učenje. Najbolji dobiveni parametri korišteni su za učenje nad cjelokupnim skupom podataka. Dobivena naučena mreža je potom ispitana na testnom skupu podataka uz prikaz najboljih i najgorih rekonstrukcija, prosječnu pogrešku te usporedbu s metodom PCA.