Raziskovalno področje se dotika širšega področja strojnega učenja, ožje pa področja umetnih
nevronskih mrež (ali globokega učenja), različnih naprednih arhitektur teh nevronskih mrež,
naprednimi in inovativnimi tehnikami za optimizacijo (učenje) teh nevronskih mrež ter aplikacije takih
nevronskih mrež na probleme delno-nadzorovanega in nenadzorovanega učenja. V zadnjem času
kažejo napredne arhitekture globokih nevronskih mrež (autoencoders) zelo dobre uspehe pri iskanju
anomalij in drugih značilnosti v podatkih. Take napredne arhitekture pa še niso bile dodobra
preizkušane v kombinacijami z naprednimi tehnikami optimizacije mreže s pomočjo algoritmov po
vzoru iz narave.
Bibliografija
Reprezentativne bibliografske enote
|Osebna|COBISS+
Na vaš elektronski naslov bo poslana povezava, preko katere se prijavite v aplikacijo.
Registracija organizacije
Na vaš elektronski naslov bo poslana povezava, preko katere se prijavite v aplikacijo.
Bibliografski kazalci uspešnosti
Zahtevana je potrditev
Legenda oznak projektov ARIS
L - aplikativni raziskovalni projekt
J - temeljni raziskovalni projekt
ecris.prj.type.M
V - ciljni raziskovalni projekt
Z - podoktorski raziskovalni projekt
N – evropski (komplementarna shema ERC, vodilna agencija)
H - evropski raziskovalni projekt (ERA projekti)
R - razvojni raziskovalni projekt
T - projekt naravne in kulturne dediščine
NI – bilateralni raziskovalni projekti (sodelovanje z Izraelom)
NC – bilateralni raziskovalni projekti (sodelovanje s CEA)
NK – bilateralni raziskovalni projekti (sodelovanje s Kitajsko)
Legenda oznak programov ARIS
Raziskovalne (oznaka P) in infrastrukturne (oznaka I) programe ARIS izvajajo raziskovalne organizacije; ARIS izvaja ocenjevanje, spremljanje in (so)financiranje raziskovalnih in infrastrukturnih programov.
student.um.si
Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko