but.committee	prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda) doc. Ing. Petr Fišer, Ph.D. (člen) doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D. (člen) prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen) prof. Ing. Viera Stopjaková, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	V rozpravě student odpověděl na otázky komise a oponentů. Diskuze je zaznamenána na diskuzních lístcích, které jsou přílohou protokolu. Počet diskuzních lístků: 4. Komise se v závěru jednomyslně usnesla, že student splnil podmínky pro udělení akademického titulu doktor.	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Drábek, Vladimír	en
dc.contributor.author	Krčma, Martin	en
dc.contributor.referee	Kordík, Pavel	en
dc.contributor.referee	Stopjaková, Viera	en
dc.date.created	2023	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zaměřuje na koncept Field Programmable Neural Networks jehož cílem je učinit implementaci umělých neuronových sítí v hradlových polích méně náročnou jejich prostředky. Za tímto účelem práce koncept rozvíjí a představuje několik jeho různých typů jež se vyznačují různými poměry mezi spotřebou zdrojů hradlových polí a přesností s jakou aproximují původní neuronovou síť jíž implementují. Teze díle rozšiřuje koncept o metody zabezpečení proti poruchám s využitím redundance a také bez ní.	en
dc.description.abstract	This thesis focuses on the Field Programmable Neural Networks concept intended to make implementation of neural networks in FPGAs less resource demanding. The thesis introduces and discusses several types of Field Programmable Neural Networks which provide different trad-offs between the resource consumption and the accuracy of the implemented neural network approximation. This thesis also introduces and discusses methods of hardening the Field Programmable Neural Networks against faults with and without redundancy.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	KRČMA, M. Field Programmable Neural Networks odolná proti poruchám [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.	cs
dc.identifier.other	152741	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/209219
dc.language.iso	en	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	Field Programmable Neural Networks	en
dc.subject	odolnost proti poruchám	en
dc.subject	neuronové sítě	en
dc.subject	FPGA	en
dc.subject	Field Programmable Neural Networks	cs
dc.subject	fault tolerance	cs
dc.subject	neural networks	cs
dc.subject	FPGAs	cs
dc.title	Field Programmable Neural Networks odolná proti poruchám	en
dc.title.alternative	Fault tolerant Field Programmable Neural Networks	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2023-03-20	cs
dcterms.modified	2023-03-20-16:23:08	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	152741	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 12:20:42	en
sync.item.modts	2025.01.15 20:06:10	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Field Programmable Neural Networks odolná proti poruchám

Files

Original bundle

Collections