Rozpoznávání obrazů konvolučními neuronovými sítěmi - základní koncepty
but.committee | prof. Ing. Václav Hlaváč, CSc. (předseda) prof. Ing. Luděk Žalud, Ph.D. (místopředseda) prof. Ing. Petr Pivoňka, CSc. (člen) doc. Ing. Václav Kaczmarczyk, Ph.D. (člen) Ing. Radek Štohl, Ph.D. (člen) Ing. Karel Horák, Ph.D. (člen) | cs |
but.defence | Student obhájil diplomovou práci s výhradami. | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Elektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technika | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Horák, Karel | cs |
dc.contributor.author | Zapletal, Ondřej | cs |
dc.contributor.referee | Jirsík, Václav | cs |
dc.date.created | 2017 | cs |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá teoretickými principy konvolučních neuronových sítí. V rámci práce je studován vliv struktury konvoluční sítě na její trénování. V závěru práce je schrnuto porovnání dosažených výsledků navrhnutého modeul s výsledky z minulých ročníků soutěže ILSVRC. | cs |
dc.description.abstract | This thesis is studying basic concepts of Convolutional Neural Networks. Influence of structural elements on ability of the network to train is investigated. Result of this thesis is comparisons of designed model of Convolutional Neural Network with results from ILSVRC competition. | en |
dc.description.mark | C | cs |
dc.identifier.citation | ZAPLETAL, O. Rozpoznávání obrazů konvolučními neuronovými sítěmi - základní koncepty [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017. | cs |
dc.identifier.other | 102624 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/65219 | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | Neuronové Sítě | cs |
dc.subject | Konvoluční Neuronové sítě | cs |
dc.subject | Strojové Učení | cs |
dc.subject | Počítačové Vidění | cs |
dc.subject | Klasi- fickace | cs |
dc.subject | ImageNet | cs |
dc.subject | ILSVRC | cs |
dc.subject | Neural Networks | en |
dc.subject | Convolutional Neural Networks | en |
dc.subject | Machine Learning | en |
dc.subject | Computer Vision | en |
dc.subject | Classification | en |
dc.subject | ImageNet | en |
dc.subject | ILSVRC | en |
dc.title | Rozpoznávání obrazů konvolučními neuronovými sítěmi - základní koncepty | cs |
dc.title.alternative | Image Recognition by Convolutional Neural Networks - Basic Concepts | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2017-06-07 | cs |
dcterms.modified | 2017-06-14-09:22:42 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 102624 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.26 13:26:31 | en |
sync.item.modts | 2025.01.15 16:22:34 | en |
thesis.discipline | Kybernetika, automatizace a měření | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav automatizace a měřicí techniky | cs |
thesis.level | Inženýrský | cs |
thesis.name | Ing. | cs |