Dlouhodobé prediktivní modelování nelineárních dynamických systémů pomocí konvolučních neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
Ptáčník, Vojtěch
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato práce se zabývá vytvořením počítačového modelu konvoluční neuronové sítě. Úkol je o to obtížnější, protože se jedná o nelineární systém, který požaduje dlouhodobou přijatelnou přesnost. Hlavní částí je rešeršní výzkum na dané téma, který rozvede jednotlivá řešení neuronových sítí a zaměří se na konvoluční neuronové sítě, které mohou být vhodnou volbou pro řešení nelineárních systémů. Ke splnění cílů práce je zapotřebí vytvořit výpočetní model, který bude následně předpovídat nelineární systém. Bude demonstrována a analyzována schopnost konvolučních sítí předpovídat tyto systémy.
This work deals with creating a computer model of a convolutional neural network. The task is more difficult because it involves a nonlinear system that requires long-term acceptable accuracy. The main part consists of research on the topic, which explores various solutions of neural networks and focuses on convolutional neural networks, which can be a suitable choice for solving nonlinear systems. To achieve the goals of the work, it is necessary to create a computational model that will subsequently predict the nonlinear system. The ability of convolutional networks to predict these systems will be demonstrated and analyzed.
This work deals with creating a computer model of a convolutional neural network. The task is more difficult because it involves a nonlinear system that requires long-term acceptable accuracy. The main part consists of research on the topic, which explores various solutions of neural networks and focuses on convolutional neural networks, which can be a suitable choice for solving nonlinear systems. To achieve the goals of the work, it is necessary to create a computational model that will subsequently predict the nonlinear system. The ability of convolutional networks to predict these systems will be demonstrated and analyzed.
Description
Citation
PTÁČNÍK, V. Dlouhodobé prediktivní modelování nelineárních dynamických systémů pomocí konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Mechatronika
Comittee
doc. Ing. Stanislav Věchet, Ph.D. (předseda)
Ing. Jan Najman, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Petr Lošák, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Vladimír Fuis, Ph.D. (člen)
Ing. Petr Procházka, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Vejlupek, Ph.D. (člen)
Ing. Pavel Švancara, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-15
Defence
Student ve vymezeném čase prezentoval svou bakalářskou práci. Poté byly předneseny posudky a student odpověděl na otázky oponenta. Následně proběhla diskuze se členy komise vztahující se k bakalářské práci, při které byly položeny následující dotazy:
Jak probíhala normalizace dat před trénováním neuronové sítě?
V článku byl použit termín "kernel". Co je to kernel? Jak jste jej ve své práci implementoval.
Jak probíhala dodatečná regularizace?
Podle názoru komise byla úroveň odpovědí slabá. Student nepřesvědčil komisi o tom, že danému tématu hluboce rozumí.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení