Vliv kódování výstupu hluboké neuronové sítě na kvalitu modelu u multi-label klasifikace

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Martin Černý, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (místopředseda) Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Vičar, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radovan Jiřík, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Vičar položil otázku, jak byl realizovaný autoencoder? Student obhájil diplomovou práci s výhradami.cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programBioinženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorHejč, Jakubsk
dc.contributor.authorZaťko, Martinsk
dc.contributor.refereeNovotná, Petrask
dc.date.created2022cs
dc.description.abstractCieľom diplomovej práce je navrhnúť metódu hlbokého učenia na klasifikáciu arytmií zo záznamov EKG a porovnať aký má vplyv kódovanie jej výstupov na celkovú kvalitu modelu. Vybraná bola 1D konvolučná neurónová sieť a boli na nej vyskúšané a porovnané metódy kódovania labelov pomocou one-hot kódovania, ordinálneho kódovania, metódy využívajúcej autoenkóder a metódy word embbeding. Dosiahnuté výsledky ukazujú, že využitím metódy word embbeding sa dá zvýšiť klasifikačná schopnosť navrhnutej siete.sk
dc.description.abstractThe aim of the diploma thesis is to propose a method of deep learning for the classification of arrhythmias from ECG recordings and to compare the effect of coding its outputs on the overall quality of the model. A 1D convolutional neural network was selected and methods of label coding using one-hot coding, ordinal coding, the method using an autoencoder and the word embbeding method were tested and compared on it. The obtained results show that the use of the word embbeding method can increase the classification capacity of the proposed network.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationZAŤKO, M. Vliv kódování výstupu hluboké neuronové sítě na kvalitu modelu u multi-label klasifikace [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.cs
dc.identifier.other142118cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/204937
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectEKGsk
dc.subjectklasifikáciask
dc.subjectarytmiesk
dc.subject1D CNNsk
dc.subjectlabelingsk
dc.subjectword embbedingsk
dc.subjectECGen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectarrhythmiasen
dc.subject1D CNNen
dc.subjectlabelingen
dc.subjectword embeddingen
dc.titleVliv kódování výstupu hluboké neuronové sítě na kvalitu modelu u multi-label klasifikacesk
dc.title.alternativeOptimization of a Deep Neural Network Label Encoding in a Multi-Label Problem.en
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2022-06-08cs
dcterms.modified2022-06-10-08:54:09cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid142118en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:31:44en
sync.item.modts2025.01.17 12:25:47en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
5.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
211.31 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_142118.html
Size:
8.37 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_142118.html
Download
Collections
2022