Original title: Využití evolučních algoritmů při učení neuronových sítí
Translated title: Evolutionary Algorithms for Neural Networks Learning
Authors: Vosol, David ; Rozman, Jaroslav (referee) ; Zbořil, František (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2019
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce má za úkol nalézt a porovnat možnosti spolupráce evolučních algoritmů při učení neuronové sítě a také jejich následné porovnání s klasickým přístupem učení pomocí back-propagation. Toto porovnání je demonstrováno na hluboké dopředné síti, která je využita při klasifikačních úlohách. Optimalizace probíhá na úrovni hledání optimálních hodnot vah a biasů sítě při zachování její stejné topologie. Jako evoluční algoritmy pro tuto optimalizaci jsou vybrány tři metody. Jedná se o genetický algoritmus, diferenciální evoluci a optimalizaci hejnem částic. Demonstrační program je implementován v programovacím jazyce Python3 a to bez použití knihoven pro strojové učení. Main point of this thesis is to find and compare posibilities of cooperation between evolutionary algorithms and neural network learning and their comparison with classical learning technique called backpropagation. This comparison is demonstrated with deep feed-forward neural network which is used for classification tasks. The process of optimalization is via search of optimal values of weights and biases within neural network with fixed topology. We chose three evolutionary approaches. Genetic algorithm, differential evolution and particle swarm optimization algorithm. These three approaches are also compared between each other. The demonstrating program is implemented in Python3 programming language without usage of any third parties libraries focused on deep learning.
Keywords: deep learning; differential evolution; evolutionary algorithms; genetic algorithm; machine learning; neural network; neuroevolution; particle swarm optimization; Python; diferenciální evoluce; evoluční algoritmy; genetický algoritmus; hluboké učení; neuroevoluce; neuronová síť; optimalizace hejnem částic; Python; strojové učení

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/180092

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-400242


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses