Název: Knihovna pro návrh konvolučních neuronových sítí
Překlad názvu: A Library for Convolutional Neural Network Design
Autoři: Rek, Petr ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2018
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
V rámci této diplomové práce je čtenář seznámen s problematikou neuronových a konvolučních neuronových sítí. Na základě těchto znalostí je poté proveden návrh a implementace knihovny umožňující práci s konvolučními neuronovými sítěmi - od návrhu, přes trénování až po validaci. Výsledná knihovna je poté vyhodnocena na klasických úlohách pro konvoluční neuronové sítě a porovnána s jinými knihovnami. Rozšířením knihovny, díky kterému se odliší od jiných volně dostupných, je nezávislost na datovém typu. Každá vrstva může mít až tři na sobě nezávislé datové typy - pro váhy, pro inferenci a pro učení. Za účelem vyhodnocení tohoto rozšíření je součástí knihovny i datový typ s pevnou řádovou čárkou. Vliv této reprezentace na přesnost natrénované sítě je podroben experimentům. In this diploma thesis, the reader is introduced to artificial neural networks and convolutional neural networks. Based on that, the design and implementation of a new library for convolutional neural networks is described. The library is then evaluated on widely used datasets and compared to other publicly available libraries. The added benefit of the library, that makes it unique, is its independence on data types. Each layer may contain up to three independent data types - for weights, for inference and for training. For the purpose of evaluating this feature, a data type with fixed point representation is also part of the library. The effects of this representation on trained net accuracy are put to a test.
Klíčová slova: aproximace; hluboké učení; klasifikace; konvoluční neuronová síť; neuronová síť; pevná řádová čárka; regrese; softwarová knihovna; umělá inteligence; učení; approximation; artificial intelligence; classification; convolutional neural network; deep learning; fixed point; learning; neural network; regression; software library

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/11012/84982

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-559220


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