Ovu stranicu je najbolje pregledavati u modernom internet pregledniku s omogućenim JavaScriptom.

[NEINR] O predmetu

saitama

Jel mogu ici u negativne ili se zaokruzi na 0 ?


Cvija

saitama Najbolje bi bilo da pošalješ mail Čupiću i pitaš ako ne piše nigdje, jer ne sjećam se da je tako nešto spominjao na zadnjem predavanju


AromaticConfusion

saitama I napiši ovdje ak ti odgovori 😀


[obrisani korisnik]

Ima netko neki ZI u kolekciji?


ReyKenobi

[obrisani korisnik] Ima netko neki ZI u kolekciji?

bump 🙂



PrisonMike

Jel itko zna kaj da očekujemo na ZI? Samo drugi ciklus ili oba? Kakvi zadaci iz drugog ciklusa?


in1

Števo Cupic je rekao da zadržava pravo da se može pojaviti neki zadatak iz 1. ciklusa.


ReyKenobi

in1
Hvala, za taj znam, ali moje ludo srce čezne za nekim novijim primjerkom 🙁


france_is_bacon

ReyKenobi Hvala, za taj znam, ali moje ludo srce čezne za nekim novijim primjerkom 🙁

Koliko se sjecam, ZI od prosle godine nije bio toliko drugaciji od ovog, tako da je dosta korisno znati rijesiti ove zadatke


luba

france_is_bacon 15/40 bodova da je bilo gradivo iz MI?


sphera


kako ide rješenje ovog zadatka?


[obrisani korisnik]

sphera Ovako sam ga ja napravio, ne znam jel dobro ali ima mi smisla


Solaire

[obrisani korisnik] Ja sam isto tako.


Cvija

[obrisani korisnik] Možeš li mi reći na koji način si odredio težine OUTSTAR mreže? Otprilike razumijem, ali mi nije jasna logika iza toga


PudingIzMenze

Jel ima netko pro tip sto naucit da ce apsolutno sigurno doc ako mi fali 2boda na ZI da imam prag


happysun

PudingIzMenze aa završni ispit nema praga? Ja nisam nigdje vidio da ima, ali možda je rekao Čupić nešto o tome na predavanjima?


Dekan

PudingIzMenze Vjj ce bit nesto s fuzzy skupovima iz prvog ciklusa, pa na tom mozes skupit


[obrisani korisnik]

Cvija princip OUTSTAR mreže je da za zadani “podražaj” vrati neku pohranjenu kombinaciju izlaza. Ako malo bolje pogledaš, težine u neuronima odgovaraju upravo tim izlazima, recimo da gledaš vektor težine w_1 za svaki od 3 neurona, taj vektor je [0, 0, 0], vektor težina w_3 je [1, 0, 1]. Interpretacija težina u neuronu zapravo je “za koji indeks ulaza da mi vrati 1”, znači neuron 1 vratit će 1 samo kad je na trećem indeksu ulaza jedinica, kao i neuron 3, a neuron 2 vratit će 1 samo kad je jedinica na drugom indeksu.


PudingIzMenze

happysun Kolko ja znam nema…na intranetu pise 0% i na uvodnoj ppt se nigdje ne spominje bilo kakav prag


PudingIzMenze

Ako netko ima sa predavanja neke zadatke iz drugog ciklusa koje je Cupic rjesavao bio bih jako zahvalan ako bi ih uslikao i stavio ovdje 🙂


Cvija

[obrisani korisnik] Hvala ti, sad mi ima smisla

PudingIzMenze Nemam zadatke, jer mislim da nije puno rješavao, ali jesi pogledao ovo?
https://github.com/studosi-fer/NEINR/tree/master/vjezba


« Prethodna stranica Sljedeća stranica »