Hluboké neuronové sítě
| but.committee | doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen) doc. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen) Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm "B". Otázky u obhajoby: Nalezl jste během studia publikace, které se rovněž snaží předtrénovávat hierarchické neuronové sítě? Pokud ano, jaké se používají jiné postupy, než je ten váš? | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Zbořil, František | cs |
| dc.contributor.author | Habrnál, Matěj | cs |
| dc.contributor.referee | Zbořil, František | cs |
| dc.date.accessioned | 2020-06-23T08:19:05Z | |
| dc.date.available | 2020-06-23T08:19:05Z | |
| dc.date.created | 2014 | cs |
| dc.description.abstract | Diplomová práce se zabývá hlubokými neuronovými sítěmi, zejména pak metodami z oblasti hlubokého učení, jež slouží k inicializaci vah a samotnému učení hlubokých neuronových sítí. Dále popisuje základní teorii klasických neuronových sítí, která je důležitá pro pochopení této problematiky. Cílem této práce je experimentováním s vytvořenou aplikací realizující hluboké neuronové sítě na různě obtížných úlohách rozpoznávání obrazu zjistit optimální nastavení volitelných parametrů algoritmů. Dále pak zhodnotit výsledky a poznatky získané při experimentování s klasickou a hlubokou neuronovou sítí. | cs |
| dc.description.abstract | The thesis addresses the topic of Deep Neural Networks, in particular the methods regar- ding the field of Deep Learning, which is used to initialize the weight and learning process s itself within Deep Neural Networks. The focus is also put to the basic theory of the classical Neural Networks, which is important to comprehensive understanding of the issue. The aim of this work is to determine the optimal set of optional parameters of the algori- thms on various complexity levels of image recognition tasks through experimenting with created application applying Deep Neural Networks. Furthermore, evaluation and analysis of the results and lessons learned from the experimentation with classical and Deep Neural Networks are integrated in the thesis. | en |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | HABRNÁL, M. Hluboké neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2014. | cs |
| dc.identifier.other | 79253 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/53375 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | neuron | cs |
| dc.subject | umělý neuron | cs |
| dc.subject | perceptron | cs |
| dc.subject | umělá neuronová síť | cs |
| dc.subject | huboké neuronové sítě | cs |
| dc.subject | hlubokéučení | cs |
| dc.subject | autoenkodér | cs |
| dc.subject | Omezený Boltzmannův stroj | cs |
| dc.subject | MNIST | cs |
| dc.subject | Neuron | en |
| dc.subject | Artificial Neuron | en |
| dc.subject | Perceptron | en |
| dc.subject | Artificial Neural Networks | en |
| dc.subject | Deep Neural Networks | en |
| dc.subject | Deep Learning | en |
| dc.subject | Autoencoder | en |
| dc.subject | Restricted Boltzmann Machine | en |
| dc.subject | MNIST | en |
| dc.title | Hluboké neuronové sítě | cs |
| dc.title.alternative | Deep Neural Networks | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2014-06-20 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-10-16:11:07 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 79253 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2021.11.12 11:15:01 | en |
| sync.item.modts | 2021.11.12 10:33:38 | en |
| thesis.discipline | Inteligentní systémy | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |