Konvoluční neuronové sítě

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá problematikou učenia konvolučných neuronových sietí.  Ide o druh hlbokých neuronových sietí, ktoré sa v súčasnosti hojne používajú predovšetkým v oblasti rozpoznávania obrazu a spracovania prirodzeného jazyka. Práca popisuje špecifiká konvolučných neuronových sietí oproti tradičným neuronovým sieťam a zameriava sa na vnútorné výpočty, ktoré realizujú pri učení. Konvolučné neurónové siete sa typicky skladajú z niekoľkých typov vrstiev neurónov a cieľom práce je demonštrovať výpočet jednotlivých typov vrstiev. V práci bol navrhnutý a implementovaný demonštračný program učenia jednoduchej konvolučnej siete s využitím vlastnej implementácie neurónovej siete. Správnosť implementácie bola overená natrénovaním siete pre riešenie klasifikačnej úlohy, boli vykonané experimenty s rôznymi architektúrami sietí a ich výsledky porovnané.
This thesis deals with convolutional neural networks. It is a kind of deep neural networks that are presently widely used mainly for image recognition and natural language processing. The thesis describes specifics of convolutional neural networks in comparison with traditional neural networks and is focused on inner computations in the process of learning. Convolutional neural networks typically consist of a different types of layers of neurons and the core part of this thesis is to demonstrate computations of individual types of layers. Learning demonstrating program of a simple convolutional network was designed and implemented using own implementation of neural network. Validity of the implementation was tested by training models for solving a classification task. Experiments with different types of architectures were conducted and their performance was compared.
Description
Citation
LIETAVCOVÁ, Z. Konvoluční neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (předseda) prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (místopředseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) doc. Ing. Oldřich Trenz, Ph.D. (člen) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-08-28
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázku oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " E ". Otázky u obhajoby: Lze nějak snadno upravit vaši aplikaci tak, aby demonstrovala i jiné verze těchto sítí, například čistý BackPropagation, nebo architekturu s více konvolučními vrstvami apod.?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO