Název:
Hluboké neuronové sítě
Překlad názvu:
Deep Neural Networks
Autoři:
Habrnál, Matěj ; Zbořil, František (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2014
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Diplomová práce se zabývá hlubokými neuronovými sítěmi, zejména pak metodami z oblasti hlubokého učení, jež slouží k inicializaci vah a samotnému učení hlubokých neuronových sítí. Dále popisuje základní teorii klasických neuronových sítí, která je důležitá pro pochopení této problematiky. Cílem této práce je experimentováním s vytvořenou aplikací realizující hluboké neuronové sítě na různě obtížných úlohách rozpoznávání obrazu zjistit optimální nastavení volitelných parametrů algoritmů. Dále pak zhodnotit výsledky a poznatky získané při experimentování s klasickou a hlubokou neuronovou sítí.
The thesis addresses the topic of Deep Neural Networks, in particular the methods regar- ding the field of Deep Learning, which is used to initialize the weight and learning process s itself within Deep Neural Networks. The focus is also put to the basic theory of the classical Neural Networks, which is important to comprehensive understanding of the issue. The aim of this work is to determine the optimal set of optional parameters of the algori- thms on various complexity levels of image recognition tasks through experimenting with created application applying Deep Neural Networks. Furthermore, evaluation and analysis of the results and lessons learned from the experimentation with classical and Deep Neural Networks are integrated in the thesis.
Klíčová slova:
autoenkodér; hlubokéučení; huboké neuronové sítě; MNIST; neuron; Omezený Boltzmannův stroj; perceptron; umělá neuronová síť; umělý neuron; Artificial Neural Networks; Artificial Neuron; Autoencoder; Deep Learning; Deep Neural Networks; MNIST; Neuron; Perceptron; Restricted Boltzmann Machine
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/53375