Název: Klasifikace dat s využitím umělých neuronových sítí
Překlad názvu: Data Classification using Artificial Neural Networks
Autoři: Gurecká, Hana ; Dvořák, Jiří (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2016
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [cze] [eng]
Práce se zabývá neuronovými sítěmi využívanými ke klasifikaci dat. Teoretickou náplní práce je představení tří základních typů neuronových sítí využitelných ke klasifikaci dat. Těmito sítěmi jsou dopředná neuronová síť se zpětným šířením chyby, Hopfieldova síť s minimalizací energetické funkce a Kohonenova metoda samoorganizačních map. Ve druhé části práce jsou tyto algoritmy naprogramovány a testovány v prostředí Matlab. Na konci testování každé sítě jsou diskutovány výsledky. The thesis deals with neural networks used in data classification. The theoretical part presents the three basic types of neural networks used in data classification. These networks are feedforward neural network with backpropagation algorithm, the Hopfield network with minimization of energy function and the Kohonen’s method of self-organizing maps. In the second part of the thesis these algorithms are programmed and tested in Matlab environment. At the end of each network testing results are discussed.
Klíčová slova: Hopfieldova síť; klasifikace dat; Kohonenovy samoorganizační mapy; Neuronové sítě; zpětné šíření chyby; Backpropagation; data classification; Hopfield net; Kohonen self-organizing maps; Neural networks

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/11012/61085

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-254624


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce