Primjena dubokog učenja u obradi zvuka

U ovom radu objašnjavamo pojam neuronskih mreža i promatramo njihov matematički aspekt. Dajemo generalni uvid u arhitekturu neuronskih mreža, te način na koji neuronska mreža uči i kako se zatim ponaša na dosad neviđenim podacima. Zatim, dajemo naglasak na rekurentne neuronske mreže i kako one rješavaju problem klasifikacije nizova. Objašnjavamo posebnu arhitekturu rekurentnih neuronskih mreža, tzv. Long-Short Term Memory arhitekturu. Na kraju, pokazujemo kako smo iskoristili programski jezik Python i biblioteku otvorenog koda Tensorflow, za izradu modela rekurentne neuronske mreže, koji se sastoji od dvije Long-Short Term Memory jedinice, kako bismo riješili problem klasifikacije gradskih zvukova, na UrbanSound 8k skupu podataka. Koristimo metodu unakrsne validacije i, kao rezultate, prikazujemo prosječnu točnost koju dobivamo na testnim skupovima podataka, te matricu konfuzije za jedan testni skup podataka.In this thesis we explain the concept of neural networks and observe their mathematical aspect. We give a general insight into the architecture of neural networks, the way the neural network learns, and how it behaves on previosly unseen data. Then, we give a special accent to recurrent neural networks and how they solve the problem of sequence classification. We explain a special architecture of recurrent neural networks, the so-called Long-Short Term Memory architecture. In the end, we present how we used Python programming language and the open source library Tensorflow, to create a recurrent neuronal network model that consists of two LongShort Term Memory units, to solve the problem of urban sound classification, on the Urban Sound 8k data set. We use the cross-validation method and, as results, we give the average accuracy obtained for test datasets, and the confusion matrix for one test dataset

Primjena dubokog učenja u obradi zvuka

U ovom radu objašnjavamo pojam neuronskih mreža i promatramo njihov matematički aspekt. Dajemo generalni uvid u arhitekturu neuronskih mreža, te način na koji neuronska mreža uči i kako se zatim ponaša na dosad neviđenim podacima. Zatim, dajemo naglasak na rekurentne neuronske mreže i kako one rješavaju problem klasifikacije nizova. Objašnjavamo posebnu arhitekturu rekurentnih neuronskih mreža, tzv. Long-Short Term Memory arhitekturu. Na kraju, pokazujemo kako smo iskoristili programski jezik Python i biblioteku otvorenog koda Tensorflow, za izradu modela rekurentne neuronske mreže, koji se sastoji od dvije Long-Short Term Memory jedinice, kako bismo riješili problem klasifikacije gradskih zvukova, na UrbanSound 8k skupu podataka. Koristimo metodu unakrsne validacije i, kao rezultate, prikazujemo prosječnu točnost koju dobivamo na testnim skupovima podataka, te matricu konfuzije za jedan testni skup podataka.In this thesis we explain the concept of neural networks and observe their mathematical aspect. We give a general insight into the architecture of neural networks, the way the neural network learns, and how it behaves on previosly unseen data. Then, we give a special accent to recurrent neural networks and how they solve the problem of sequence classification. We explain a special architecture of recurrent neural networks, the so-called Long-Short Term Memory architecture. In the end, we present how we used Python programming language and the open source library Tensorflow, to create a recurrent neuronal network model that consists of two LongShort Term Memory units, to solve the problem of urban sound classification, on the Urban Sound 8k data set. We use the cross-validation method and, as results, we give the average accuracy obtained for test datasets, and the confusion matrix for one test dataset

Primjena dubokog učenja u obradi zvuka

U ovom radu objašnjavamo pojam neuronskih mreža i promatramo njihov matematički aspekt. Dajemo generalni uvid u arhitekturu neuronskih mreža, te način na koji neuronska mreža uči i kako se zatim ponaša na dosad neviđenim podacima. Zatim, dajemo naglasak na rekurentne neuronske mreže i kako one rješavaju problem klasifikacije nizova. Objašnjavamo posebnu arhitekturu rekurentnih neuronskih mreža, tzv. Long-Short Term Memory arhitekturu. Na kraju, pokazujemo kako smo iskoristili programski jezik Python i biblioteku otvorenog koda Tensorflow, za izradu modela rekurentne neuronske mreže, koji se sastoji od dvije Long-Short Term Memory jedinice, kako bismo riješili problem klasifikacije gradskih zvukova, na UrbanSound 8k skupu podataka. Koristimo metodu unakrsne validacije i, kao rezultate, prikazujemo prosječnu točnost koju dobivamo na testnim skupovima podataka, te matricu konfuzije za jedan testni skup podataka.In this thesis we explain the concept of neural networks and observe their mathematical aspect. We give a general insight into the architecture of neural networks, the way the neural network learns, and how it behaves on previosly unseen data. Then, we give a special accent to recurrent neural networks and how they solve the problem of sequence classification. We explain a special architecture of recurrent neural networks, the so-called Long-Short Term Memory architecture. In the end, we present how we used Python programming language and the open source library Tensorflow, to create a recurrent neuronal network model that consists of two LongShort Term Memory units, to solve the problem of urban sound classification, on the Urban Sound 8k data set. We use the cross-validation method and, as results, we give the average accuracy obtained for test datasets, and the confusion matrix for one test dataset

Social entrepreneurship developement in Croatia

U diplomskom radu obrađen je teoretski dio vezan uz definiciju, principe, komponente, dimenzije, matricu socijalnog poduzetništva, triple bottom line i SROI. Navedene su temeljne razlike između tradicionalnog i socijalnog poduzetništva, te koje sve karakteristike posjeduje socijalni poduzetnik. Opisano je socijalno poduzetništvo u svijetu, EU i Hrvatskoj s detaljnim informacijama o organizacijama koje podupiru socijalno poduzetništvo, područjima djelovanja i različitim statistikama o socijalnom poduzetništvu. Obrađen je i Nacrt strategije razvoja socijalnog poduzetništva u Hrvatskoj za razdoblje od 2014.-2020. godine. Sve to potkrijepljeno je primjerima dobre prakse u svijetu i Hrvatskoj, te istraživanjem o poznavanju i percepciji socijalnog poduzetništva u Hrvatskoj od strane socijalnih poduzeća i ekonomista

Social entrepreneurship developement in Croatia

U diplomskom radu obrađen je teoretski dio vezan uz definiciju, principe, komponente, dimenzije, matricu socijalnog poduzetništva, triple bottom line i SROI. Navedene su temeljne razlike između tradicionalnog i socijalnog poduzetništva, te koje sve karakteristike posjeduje socijalni poduzetnik. Opisano je socijalno poduzetništvo u svijetu, EU i Hrvatskoj s detaljnim informacijama o organizacijama koje podupiru socijalno poduzetništvo, područjima djelovanja i različitim statistikama o socijalnom poduzetništvu. Obrađen je i Nacrt strategije razvoja socijalnog poduzetništva u Hrvatskoj za razdoblje od 2014.-2020. godine. Sve to potkrijepljeno je primjerima dobre prakse u svijetu i Hrvatskoj, te istraživanjem o poznavanju i percepciji socijalnog poduzetništva u Hrvatskoj od strane socijalnih poduzeća i ekonomista

Running injuries in the participants of Ljubljana Marathon

The aim of our study was to determine the self-reported incidence and prevalence of running-related injuries among participants of the 18th Ljubljana Marathon, and to identify risk factors for their occurrence