pregledni rad (stručni)
Neuronske mreže u današnje vrijeme se sve više istražuju. Razlog tome je sklopovlje koje danas nudi mogućnost obrade velike količine podataka u stvarnom vremenu. Za uspješan rad i konstruiranje neuronske mreže od velikog su značaja aktivacijske funkcije. Njihovim kvalitetnim odabirom utječe se na brzinu i kvalitetu učenja same neuronske mreže. U radu su objašnjeni osnovni principi rada neuronske mreže nakon odabira kvalitetnih aktivacijskih funkcija. Nadalje su prikazani osnovni principi učenja neuronskih mreža s naglaskom na odabir optimizacijskog algoritma koji se koriste za učenje neuronske mreže.
neuronske mreže; NN; pregled
Razvojem virtualizacijskih tehnologija raste kompleksnost IT sustava, dok korisnici istovremeno zahtijevaju brži pristup resursima, napredne integracije i jednostavnost korištenja. Jedno od ključnih rješenja za ove izazove primjena je…
Ovaj rad istražuje i uspoređuje mogućnosti prosljeđivanja grafičkih kartica na Hyper-V i KVM hipervizorima prema virtualnim strojevima, detaljno opisujući metode, postupke i razlike u arhitekturi koje utječu na…
The ever-growing usage and adaptation of HTTP/3 in web traffic leverages Quick UDP Internet Connections (QUIC) as a transport protocol. QUIC is widely recognized for reduced latency, enhanced…