|
|
Evoluční návrh neuronových sítí
Kastner, Jan ; Hurta, Martin (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce je věnována implementaci metody pro řešení problémů v oblasti automatizovaného návrhu architektury konvolučních neuronových sítí (CNN). Optimalizace dvou základních a často protichůdných charakteristik, počtu parametrů a kvality klasifikace CNN, je prováděna pomocí vícekriteriálního optimalizačního genetického algoritmu (NSGA-II). Pro zakódování tohoto problému je využita technika kartézského genetického programování (CGP), která umožňuje reprezentaci široké škály architektur CNN a současně lze parametrizací vhodně omezit prohledávaný prostor. Experimenty byly prováděny na datasetu MNIST za účelem pochopení vlivu velikosti populace na kvalitu výsledného řešení. Z výsledků experimentů je také patrné, že kvalita nalezených architektur dokáže konkurovat již etablovaným modelům. Jedná se tedy o alternativní přístup, který v porovnání s manuálním návrhem nevyžaduje lidskou intervenci.
|
|
|
Implementace a porovnání přírodou inspirovaných prohledávacích algoritmů
Malysák, Adam ; Husa, Jakub (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá popisem, implementací a porovnáním genetického algoritmu, jeho varianty obohacené o lokální vyhledávací heuristiku a binární optimalizace hejnem částic (BPSO). Jsou to algoritmy inspirované přírodními jevy, konkrétně evolucí a pohybem hejna ryb či ptáků. Implementované algoritmy budou použity k řešení 3-SAT problému, který je v práci také popsán. Algoritmy jsou otestovány na benchmarkových instancích 3-SAT problému a porovnány mezi sebou a s výsledky jiných prací.
|
|
|
Evoluční návrh nelineárních funkcí pro konvoluční neuronové sítě
Hladiš, Martin ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je návrh a implementace programu pro automatizovaný návrh nelineárních aktivačních funkcí pro konvoluční neuronové sítě (CNN) s využitím evolučních algoritmů. Využití automatického návrhu poskytuje nezávislý pohled na systematické prozkoumání širokého spektra aktivačních funkcí a identifikaci těch nejlepších. Metoda zvolená v práci pro automatický návrh je formou evolučních algoritmů nazývanou jako kartézské genetické programování, které pro zakódování řešení využívá grafovou reprezentaci. Tato technika umožňuje definici sady matematických primitiv, která definuje prohledávací prostor, a tak jednoduše parametrizuje návrh. Implementovaný přístup byl otestován na několika různých architekturách a datasetech (LeNet-5 \& MNIST, ResNet-10 \& FashionMNIST, WRN-40-4 \& CIFAR-10). Experimenty dokázaly, že přístup dokáže nalézt aktivační funkce, které statisticky zlepšují přesnost CNN oproti běžně využívané funkci ReLU.
|
|
|
Optimalizační algoritmy pro inverzní úlohy přenosu tepla
Ibehej, David ; Dobrovský, Ladislav (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou inverzního přenosu tepla a jeho řešením pomocí optimalizace. Práce se zaměřuje na aplikaci jednotlivých evolučních algoritmů a jejich kombinací, které jsou implementovány a použity k řešení vybraného problému. V rámci praktické části jsou navrženy modely aproximující křivku efektivní tepelné kapacity materiálu a tyto modely jsou optimalizovány pomocí evolučních algoritmů s cílem minimalizovat rozdíl mezi simulovanými a experimentálními daty. Na závěr jsou výsledné modely a algoritmy porovnány z hlediska jejich přesnosti a efektivity.
|
|
|
Automated compression of neural network weights
Lorinc, Marián ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Convolutional Neural Networks (CNNs) have revolutionised computer vision field since their introduction. By replacing weights with convolution filters containing trainable weights, CNNs significantly reduced memory usage. However, this reduction came at the cost of increased computational resource requirements, as convolution operations are more computation intensive. Despite this, memory usage remains more energy-intensive than computation. This thesis explores whether it is possible to avoid loading weights from memory and instead functionally calculate them, thereby saving energy. To test this hypothesis, a novel weight compression algorithm was developed using Cartesian Genetic Programming. This algorithm searches for the most optimal weight compression function, aiming to enhance energy efficiency without compromising the functionality of the neural network. Experiments conducted on the LeNet-5 and MobileNetV2 architectures demonstrated that the algorithm could effectively reduce energy consumption while maintaining high model accuracy. The results showed that certain layers could benefit from weight computation, validating the potential for energy-efficient neural network implementations.
|
|
|
Automated Representation Learning for Cartesian Genetic Programming Using Neural Networks
Koči, Martin ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
This master's thesis addresses the integration of neural networks and Cartesian Genetic Programming (CGP). It explores the use of neural networks for automated representation creation for CGP and their application to improve the evolutionary process in CGP. The study covers basic concepts of machine learning, including various types of learning and neural network models. It also touches on evolutionary algorithms with an emphasis on their basic principles, general algorithms, and types of representations. This work also includes principles of representation learning and two fundamental architectures for their creation. It describes the subsequent use of representation learning in genetic programming. The solution design includes data acquisition and preprocessing, representation creation processes, and the utilization of the resulting representations. The thesis also implements two new approaches for creating representations for Cartesian genetic programs. It further explores their use in two new mutation operators, where one is based on direct modification of the vector representation and the other on the selection of genes for mutation based on their similarity. The last of the explored areas is predicting the suitability of candidate solutions using newly emerged representations.
|
|
|
Srovnání metod operátoru křížení v kartézském genetickém programování
Fedorová, Ela ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Hurta, Martin (vedoucí práce)
This thesis deals with the crossover operator in Cartesian genetic programming. The aim of the thesis is to investigate and compare the use of different crossover methods. The thesis focuses on analyzing the behavior and effectiveness of selected methods on symbolic regression problems. My own implementation of three crossover methods, namely the subgraph method, block method and discrete recombination, was used. For these methods, experiments were performed to monitor the number of generations to find a solution and the quality of the solution found. The results indicate the potential of all three investigated methods to improve CGP performance and point to the subgraph method as the most useful in the given experimental setting.
|
|
|
Evolutionary Design of Local Image FIlters
Gall, Samuel ; Hurta, Martin (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis focuses on the research and implementation of evolutionary design of local image filters. The aim is to create a tool capable of automatically designing suitable image operators for image filtering, specifically noise removal, using an evolutionary design method called Cartesian Genetic Programming (CGP). The tool was used for various experiments with different settings of CGP parameters such as grid size, population size, and mutation parameter. The created filters were compared with conventional noise removal filters. Evolved filters were tested on a set of test images, where their behavior was comparable to that of a median filter. Unlike the median filter, evolved filters were able to preserve more image quality.
|
|
|
Evoluční návrh konvolučních neuronových sítí s využitím supersítě
Lamačka, Zbyněk ; Piňos, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možnostmi automatizovaného návrhu a optimalizace konvolučních neuronových sítí (CNN) pomocí evolučních algoritmů s využitím konceptu neuroevoluce (NAS – Neural Architecture Search). NAS metody usnadňují práci architektům neuronových sítí a umožňují přístup k neuronovým sítím i lidem, kteří by se za běžných okolností k~nim nedostaly. Architektury, které vznikají automatizovanými metodami, jsou schopny překonat architektury, které byly vytvořeny zkušenými architekty. Tyto metody nejsou svázány konvenčními přístupy k návrhu, a proto mohou vznikat inovativní architektury. Cílem této práce je návrh a implementace metody neuroevoluce využívající supersíť. Koncept supersítě má za cíl proces automatického návrhu sítě zrychlit a zlevnit. Tato metoda bude vyhodnocena na základě architektur, které vygeneruje. Vyhodnocení architektur je prováděno na základě dvou kritérií – přesnost a složitost sítě. Pro vyhodnocování je použita datová sada ImageNet.
|
|
| |
host ::
RSS.