KAŇA, M. Kohonenova síť [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.
Bakalářská práce Michala Kaňu se zabývá zkoumáním vlivu počátečného nastavení vah na konečnou "pozici" vítězných neuronů pro Kohonenovu síť. Bakalář během práce prokázala znalosti v oblasti umělých neuronových sítí a "programování" v MATLABU. Bakalář pracoval samostatně, dosažené výsledky konzultoval. Výsledkem práce je provedený rozbor vlivu počátečného nastavení vah na konečnou "pozici" vítězných neuronů pro Kohonenovu síť. Bakalář prokázal své bakalářské schopnosti při samostatném studiu teorie, realizaci umělé neuronové sítě a požadovaného zhodnocení dosažených výsledků. Zkušební komisi navrhuji hodnocení uspokojivě / D.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění zadání | C | 35/50 | |
| Aktivita během řešení a zpracování práce (práce s literaturou, využívání konzultací, atd.) | E | 10/20 | |
| Formální zpracování práce | D | 12/20 | |
| Využití literatury | C | 7/10 |
Zadáním práce je seznámit se s problematikou umělých neuronových sítí s učením bez učitele. Následně má být provedena rešerše aplikací jednoho z typů – Kohonenovy sítě. U této sítě má být testován vliv počátečního nastavení vah na konečně naučenou síť. Jak po odborné tak po časové stránce se jedná o středně náročné zadání. První část zadání je splněna s menšími výhradami, autor pěkně zpracoval teorii neuronových sítí (1. kapitola). Ve 2. kapitole přešel k popisu samoorganizujících se neuronových sítí a ve 3. kapitole popisuje Kohonenovu síť. Ve 4. kapitole jsou uvedeny 4 příklady použití Kohonenovy sítě. V následujících dvou kapitolách popisuje testování vlivu počátečního nastavení vah na konečné naučení sítě, pomocí velice jednoduchého skriptu v programu MATLAB. Tento bod zadání nebyl splněn, především díky špatně zvolenému učícímu algoritmu v programu MATLAB. Zvolený algoritmus v průběhu učení vybírá prvky z trénovací množiny náhodně, díky tomu dvě spuštění skriptu se stejnými vahami naučí síť různě. Kvůli této skutečnosti jsou všechny uvedené výsledky chybné a nepoužitelné. Také popis postupu a výsledků je zmatený a například v kapitole 6.1 zcela chybí popis použité topologie a tím je znemožněno porozumět výsledkům. Teoretický úvod má rozsah 13 stránek a rešerše aplikací a popis testování také 13 stránek. Práce je sestavena v logickém sledu, ale je v ní řada formálních nedostatků, například chybí odkazy na obrázky 1.2 a 3.3, v textu jsou veličiny a proměnné uváděny někdy kurzívou a jindy ne, jsou bezdůvodně vloženy řádky a další. V popisu testování (6. kapitola) se zbytečně často opakuje popis použitých parametrů a chybí odkazy na tabulky. I přes uvedené nedostatky doporučuji práci k obhajobě s hodnocením E/dostatečně.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Formální zpracování práce | D | 6/10 | |
| Odborná úroveň práce | E | 28/50 | |
| Splnění požadavků zadání | D | 12/20 | |
| Interpretace výsledků a jejich diskuse | F | 9/20 |
eVSKP id 40113