Název:
Využití autoenkodérů pro tvorbu hlubokých sítí
Překlad názvu:
Building deep networks using autoencoders
Autoři:
Lohniský, Michal ; Veselý, Karel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2012
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zabývá předtrénováním hlubokých sítí autoenkodéry. V prvních kapitolách jsou popsány prvky neuronové sítě. Další kapitoly jsou věnovány trénování hlubokých sítí a výsledkům, ve kterých je porovnáváno předtrénování autoenkodéry a algoritmus Backpropagation. Z výsledků experimentů na dvou datasetech vyplývá, že předtrénování autoenkodéry má kladný přínos, zvláště v kombinaci s Finetuningem.
This thesis deals with pretraining deep networks by autoencoders. Components of neural networks are described in first chapters. Rest of chapters aims to deep network trainings and to results of experiments where autoencoder pretraining and Backpropagation algorithm are compared. Results showed positive contribution of autoencoder pretraining, mainly in combination with Finetuning.
Klíčová slova:
Autoenkodér; Backpropagation; Finetuning; hluboká síť; neuronová síť; předtrénování; software pro trénování sítě.; Autoencoder; Backpropagation; deep network; Finetuning; network training software.; neural network; pretraining
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/11012/55192