but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Michal Novák, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (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 "C". Otázky u obhajoby: V komentáři k rovnici 2.13 uvádíte, že perplexitu je možné vyhodnotit jako geometrický průměr převrácených hodnot podmíněných pravděpodobností. Upřesněte, jak budete tento průměr počítat. Uveďte, jak funguje technika trénování NN-LM bez normalizace softmax na výstupu a jaké dává výsledky PPL oproti baseline a modelu normalizovanému pomocí omezené množiny slov.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Beneš, Karel	cs
dc.contributor.author	Labaš, Dominik	cs
dc.contributor.referee	Černocký, Jan	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Táto práca sa zaoberá akceleráciou neurónovej siete pre jazykové modelovanie. Cieľom práce je optimalizovať model doprednej neurónovej siete. Pri urýchľovaní neurónovej siete sme využili zmenu aktivačnej funkcie, predpočítanie matíc pre výpočet skrytej vrstvy, implementáciu cache histórie modelu a odstránenie normalizácie. Model s najlepšími výsledkami bol zrýchlený o 75.3\%.	cs
dc.description.abstract	This work adresses the topic of neural language model acceleration. The aim of this work is to optimize model of a feed-forward neural network. In accelerating of the neural network we used a change of activation function, pre-calculation of matrices for calculationg the hidden layer, implementation of the model's history cache and unnormalized model. The best-performing model was accelerated by 75.3\%.	en
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	LABAŠ, D. Akcelerace neuronové sítě pro jazykové modelování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114690	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/85264
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	Jazykové modelovanie	cs
dc.subject	Jazykový model	cs
dc.subject	Dopredná neurónová sieť	cs
dc.subject	Akcelerácia neurónovej siete	cs
dc.subject	Language modeling	en
dc.subject	Language model	en
dc.subject	Neural Network	en
dc.subject	Neural network acceleration	en
dc.title	Akcelerace neuronové sítě pro jazykové modelování	cs
dc.title.alternative	Neural Language Model Acceleration	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-12	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:17	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114690	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:09:03	en
sync.item.modts	2025.01.15 18:46:15	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Akcelerace neuronové sítě pro jazykové modelování

Files

Original bundle

Collections