Programová knihovna pro práci s umělými neuronovými sítěmi s akcelerací na GPU

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
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.
Description
Citation
TRNKÓCI, A. Programová knihovna pro práci s umělými neuronovými sítěmi s akcelerací na GPU [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2013.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (místopředseda) prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (člen) Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen) doc. Ing. Stanislav Racek, CSc. (člen)
Date of acceptance
2013-06-14
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak 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 D. Otázky u obhajoby: Proč jste při testování vašeho programu nepoužil více různých konfigurací CPU/GPU tak, aby výsledky GPU akcelerace byly významné?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO