Zobrazení a analýza aktivit neuronové sítě ve skrytých vrstvách

Abstract

Cílem této práce je vytvořit systém schopný zobrazení hodnot aktivačních funkcí neuronů nacházejících se v skrytých vrstvách neuronových sítí použitých na rozpoznávání řeči. Dále byly na tomto systému provedeny experimenty porovnávající vizualizační metody, vizualizace neuronových sítí s různými architekturami a s různými druhy vstupních dat. Vizualizační systém implementovaný v rámci této práce je založen na předchozí práci pana Khe Chai Sim a rozšířen o nové způsoby normalizace vstupních dat. Pro přípravu trénovacích dat neuronových sítí byl použit framework Kaldi. Pro samotné trénování neuronových sítí byl použit nový framework CNTK. Jádro práce - samotný vizualizační systém byl implementován v skriptovacím jazyce Python.

Goal of this work was to create system capable of visualisation of activation function values, which were produced by neurons placed in hidden layers of neural networks used for speech recognition. In this work are also described experiments comparing methods for visualisation, visualisations of neural networks with different architectures and neural networks trained with different types of input data. Visualisation system implemented in this work is based on previous work of Mr. Khe Chai Sim and extended with new methods of data normalization. Kaldi toolkit was used for neural network training data preparation. CNTK framework was used for neural network training. Core of this work - the visualisation system was implemented in scripting language Python.