Original title: Pravděpodobnostní neuronové sítě pro speciální úlohy v elektromagnetismu
Translated title: Probabilistic Neural Networks for Special Tasks in Electromagnetics
Authors: Koudelka, Vlastimil ; Tučková,, Jana (referee) ; Hartnagel, Hans Ludwig (referee) ; Raida, Zbyněk (advisor)
Document type: Doctoral theses
Year: 2014
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tato práce pojednává o technikách behaviorálního modelování pro speciální úlohy v elektromagnetismu, které je možno formulovat jako problém aproximace, klasifikace, odhadu hustoty pravděpodobnosti nebo kombinatorické optimalizace. Zkoumané methody se dotýkají dvou základních problémů ze strojového učení a combinatorické optimalizace: ”bias vs. variance dilema” a NP výpočetní komplexity. Boltzmanův stroj je v práci navržen ke zjednodušování komplexních impedančních sítí. Bayesovský přístup ke strojovému učení je upraven pro regularizaci Parzenova okna se snahou o vytvoření obecného kritéria pro regularizaci pravděpodobnostní a regresní neuronové sítě. The thesis deals with behavioural modelling techniques capable solving special tasks in electromagnetics which can be formulated as approximation, classification, probability estimation, and combinatorial optimization problems. Concept of the work lies in applying a probabilistic approach to behavioural modelling. Examined methods address two general problems in machine learning and combinatorial optimization: ”bias vs. variance dilemma” and NP computational complexity. The Boltzmann machine is employed to simplify a complex impedance network. The Parzen window is regularized using the Bayesian strategy for obtaining a model selection criterion for probabilistic and general regression neural networks.
Keywords: Bayesovská regularizace; behavioralní modelování; Boltzmanův stroj; kombinatorická optimalizace; pravděpodobnostní neuronová síť; regresní neuronová síť; zjednodušování impedanční sítě; Bayesian regularization; behavioural modelling; Boltzmann machine; combinatorial optimization; general regression neural network; impedance network simplification; probabilistic neural network

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/11012/28242

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-553350


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