Adaptivní komprese dat pomocí neuronových sítí

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Karel Němec, CSc. (předseda) doc. Ing. Vladislav Škorpil, CSc. (místopředseda) Ing. Jan Grepl (člen) Ing. Ivan Míča, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Číka, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (člen)cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKoula, Ivancs
dc.contributor.authorKučera, Michalcs
dc.contributor.refereePřinosil, Jiřícs
dc.date.created2008cs
dc.description.abstractTématem práce je využití neuronových sítí pro kompresy dat. Tento nástroj přináší nové možnosti jak při bezeztrátové tak ztrátové kompresi. Návrh několika kompresních algoritmů ukazuje chování, výhody i slabiny těchto systémů. Jako řešení využijeme znalosti o vícevrstvé perceptronové síti a zkusíme změnou struktury a dílčích parametrů naučit takovouto síť komprimovat data, dle našich vstupních požadavků. Tyto sítě mají i nevýhody, které jsou zatím překážkou ve vyžití v praxi. Cílem práce je vyzkoušet některé algoritmy. Prozkoumat jejich vlastnosti a možnosti využití. Dále pak navrhnout další možné řešení a vylepšení těchto algoritmů.cs
dc.description.abstractPoint of the work is using of neural networks for the datecompression. This brings new possibilities as by lossless as lossy compression. Draft of a few compress algorithm show the behaviour, advantages and weak points of these systems. As the solution we use knowledge of the layered perceptron Network and we try by the change of the structure and subparameters to teach such network to compress the data, according to our entry requirement. These networks have also advantages, which are meanwhile impediment to the using practically. The goal of this is to try some algorithms, look into their characteristics and posibility of the using. Then propose next posibility solutions and upgrading of these algorithms.en
dc.description.markEcs
dc.identifier.citationKUČERA, M. Adaptivní komprese dat pomocí neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.cs
dc.identifier.other13991cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/3621
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectkompresecs
dc.subjectperceptroncs
dc.subjectztrátovács
dc.subjectbezeztrátovács
dc.subjectadaptivnícs
dc.subjectneural networken
dc.subjectcompressionen
dc.subjectperceptronen
dc.subjectadaptiveen
dc.subjectlosslessen
dc.subjectlossyen
dc.titleAdaptivní komprese dat pomocí neuronových sítícs
dc.title.alternativeAdaptive data compression by neural networksen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2008-06-18cs
dcterms.modified2008-06-18-14:46:31cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid13991en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.16 13:01:51en
sync.item.modts2025.01.16 00:52:47en
thesis.disciplineTeleinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
642.24 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
25.98 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_13991.html
Size:
6.19 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_13991.html
Download
Collections
2008