Nástroj pro návrh hluboké neuronové sítě
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Cieľom tejto bakalárskej práce bolo vytvoriť program pre vizualizáciu umelých neuró- nových sietí. V prvej časti sú definované umelé neurónové siete, porovnané s biologic- kými sieťami a s procesormi osobných počítačov. V stručnosti je popísaná aj ich funkcia a výhody, respektíve nevýhody umelých neurónových sietí. V druhej časti je stručne vy- svetlený problém učenia umelých neurónových sietí. Sú tu vysvetlené postupy učenia ako aj modely, ktoré sa pri učení používajú. V tretej časti je spravený úvod do pracov- ného prostredia Caffe a prehľad najčastejšie vyskytujúcich sa vrstiev, ktoré neurónové siete vytvorené pomocou Caffe obsahujú. V ďalšej časti sa pristupuje k samotnej tvorbe programu. Stručnému rozboru problému ako aj podrobnému opisu postupu pri tvorbe jednotlivých tried programu.
The aim of this thesis was to create a program for visualization of artificial neural networks. The first part contains definition of artificial neural networks, comparison with biological neural networks and comparison with processors used in personal computers. Also contains brief description of their function and advantages/disadvantages of artificial neural networks. The second part contains brief explanation of deep learning. There are described methods and models used for learning. The third part contains introduction to Caffe framework and summary of the most frequently occuring layers in neural networks, that are created by using Caffe. Next part contains brief analysis of created program as well as detailed description of classes, that program contains.
The aim of this thesis was to create a program for visualization of artificial neural networks. The first part contains definition of artificial neural networks, comparison with biological neural networks and comparison with processors used in personal computers. Also contains brief description of their function and advantages/disadvantages of artificial neural networks. The second part contains brief explanation of deep learning. There are described methods and models used for learning. The third part contains introduction to Caffe framework and summary of the most frequently occuring layers in neural networks, that are created by using Caffe. Next part contains brief analysis of created program as well as detailed description of classes, that program contains.
Description
Citation
HLADÍK, J. Nástroj pro návrh hluboké neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Teleinformatika
Comittee
doc. Ing. Vladislav Škorpil, CSc. (předseda)
doc. Ing. Jiří Hošek, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Martin Zukal, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Polívka, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Horváth, Ph.D. (člen)
Ing. Zdeněk Martinásek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-16
Defence
Jakým způsobem se dá upravit program, aby změnil výsledky sítě? Nebo lze pouze vizualizovat? - Program je pouze na úpravu vrstev parametrů, ale nelze přetvořit celou síť, tedy vizualizační program.
Proč uvádíte nepřesné informace o neuronových sítí a black boxech?
Proč neuvádíte citace u převzatých obrázků? Proč máte anglická slova u obr?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení