but.committee	doc. Dr. Ing. Otto Fučík (předseda) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (člen) Doc. Ing. Valentino Vranić, 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 " A ". Otázky u obhajoby: V práci je provedeno srovnání kvality získaných sítí vůči literatuře nicméně uvedené srovnání může být v neprospěch navrženého řešení díky omezení se na lineární topologii. Lze z literatury odvodit, kde je limit lineární topologie z pohledu kvality výsledné neuronové sítě vůči nelineárním strukturám (viz např. Skip Connections v CNN, Residual Connections v ResNet)? V práci je navržena fitness funkce agregující dvě kritéria - kvalitu a komplexitu. Nepovede takový přistup k předčasné konvergenci z důvodu protichůdnosti těchto kriterií?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Sekanina, Lukáš	cs
dc.contributor.author	Badáň, Filip	cs
dc.contributor.referee	Vašíček, Zdeněk	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Táto práca sa zaoberá možnosťami automatizácie návrhu neurónových sietí pomocou neuroevolúcie, t. j. využitia evolučných algoritmov pri konštruovaní umelých neurónových sietí alebo optimalizovaní ich parametrov. Cieľom práce je navrhnúť a implementovať evolučný algoritmus v podobe frameworku slúžiaceho na automatizáciu a optimalizáciu návrhu topológií konvolučných neurónových sietí. Účinnosť frameworku bola následne experimentálne vyhodnotená na úlohách klasifikácie obrazu na datasetoch MNIST a CIFAR10. Výsledky ukázali, že neuroevolúcia má potenciál hľadať úspešné a efektívne architektúry konvolučných neurónových sietí.	cs
dc.description.abstract	This work focuses on automatization of neural network design via the so-called neuroevolution, which employs evolutionary algorithms to construct artificial neural networks or optimise their parameters. The goal of the project is to design and implement an evolutionary algorithm which can be used in the process of designing and optimizing topologies of convolutional neural networks. The effectiveness of the proposed framework was experimentally evaluated on tasks of image classification on datasets MNIST and CIFAR10 and compared with relevant solutions. The results showed that neuroevolution has a potential to successfully find accurate and effective convolutional neural network architectures.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	BADÁŇ, F. Evoluční algoritmy v návrhu konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122154	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180414
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	evolučné algoritmy	cs
dc.subject	genetické algoritmy	cs
dc.subject	konvolučné neurónové siete	cs
dc.subject	neuroevolúcia	cs
dc.subject	evolutionary algorithms	en
dc.subject	genetic algorithms	en
dc.subject	convolutional neural network	en
dc.subject	neuroevolution	en
dc.title	Evoluční algoritmy v návrhu konvolučních neuronových sítí	cs
dc.title.alternative	Evolutionary Algorithms in Convolutional Neural Network Design	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-17	cs
dcterms.modified	2019-07-08-13:31:30	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122154	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:29:33	en
sync.item.modts	2025.01.15 20:35:36	en
thesis.discipline	Počítačové a vestavěné systémy	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Evoluční algoritmy v návrhu konvolučních neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections