Kompozicijsko duboko učenje : diplomski rad - Gavranović, Bruno (B. Gavranović, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Neuronske mreže postaju sve popularniji alat za rješavanje mnogih problema iz stvarnoga svijeta. Neuronske mreže generalna su metoda za diferencijabilnu optimizaciju koja uključuje mnoge druge algoritme strojnog učenja kao specijalne slučajeve. U ovom diplomskom radu mi izlažemo početke formalnog kompozicijskog okvira za razumijevanje različitih komponenata modernih arhitektura neuronskih mreža. Jezik teorije kategorija je korišten za proširenje postojećeg rada o kompozicijskom nadziranom učenju na područja nenadziranog učenja i generativnih modela. Prevođenjem arhitektura neuronskih mreža, skupova podataka, parameter-funkcija mape i nekolicinu drugih koncepata iz dubokog učenja u kategorijski jezik, pokazujemo da se optimizacija može raditi u prostoru funktora između dvije fiksne kategorije umjesto u prostoru funkcija između dva skupa. Dajemo pregled znakovite poveznice između formulacije dubokog učenja u ovom diplomskom radu i formulacije kategorijskih baza podataka. Nadalje, koristimo navedenu kategorijsku formulaciju kako bi osmislili novu arhitekturu neuronskih mreža kojoj je cilj naučiti umetanje i brisanje objekata iz slike sa neuparenim podacima. Testiranjem te arhitekture na dva skupa podataka dobivamo obećavajuće rezultate.