Programová knihovna pro práci s umělými neuronovými sítěmi s akcelerací na GPU - Trnkóci, Andrej (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2013)
Umelé neuronové siete sú náročné na výpočtovú silu počítaču. Ich urýchlenie môže zname- nať otvorenie nových možností výskumu či aplikácie v tejto oblasti. Práve to je cieľom tejto práce. Použitie grafických kariet na učenie neurónových sietí je jeden spôsob ako spomínané urýchlenie dosiahnuť. Táto práca rozoberá teoretické východiská a následne implementá- ciu softvérovej knižnice pre učenie algoritmom Backpropagation s podporou urýchlenia na grafickej karte.

Artificial neural networks are demanding to computational power of a computer. Increasing their learning speed could mean new posibilities for research or aplication of the algorithm. And that is a purpose of this thesis. The usage of graphics processing units for neural networks learning is one way how to achieve above mentioned goals. This thesis is offering a survey of theoretical background and consequently implementation of a software library for neural networks learning with a Backpropagation algorithm with a support of acceleration on graphics processing unit.
Software Library for Artificial Neural Networks with Acceleration Using GPU
Keywords: GPGPU; OpenCL; Backpropagation; umelé neurónové siete.; GPGPU; OpenCL; Backpropagation; artificial neural networks.