|
|
Zobrazení a analýza aktivit neuronové sítě ve skrytých vrstvách
Fábry, Marko ; Grézl, František (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit systém schopný zobrazení hodnot aktivačních funkcí neuronů nacházejících se v skrytých vrstvách neuronových sítí použitých na rozpoznávání řeči. Dále byly na tomto systému provedeny experimenty porovnávající vizualizační metody, vizualizace neuronových sítí s různými architekturami a s různými druhy vstupních dat. Vizualizační systém implementovaný v rámci této práce je založen na předchozí práci pana Khe Chai Sim a rozšířen o nové způsoby normalizace vstupních dat. Pro přípravu trénovacích dat neuronových sítí byl použit framework Kaldi. Pro samotné trénování neuronových sítí byl použit nový framework CNTK. Jádro práce - samotný vizualizační systém byl implementován v skriptovacím jazyce Python.
|
|
|
Návrh řadicích sítí pomocí koevolučního CGP
Fábry, Marko ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem řadicích sítí pomocí kartézskeho genetického programovaní s využitím koevoluce. Řadicí sítě jsou abstraktní modely schopné seřadit posloupnost čísel. Výhodou řadicích sítí je snadná implementovatelnost do hardware, ale jejich návrh je velmi složitý. Jednou z nekonvečních a efektivních možností jak navrhovat řadicí sítě je pomocí kartézskeho genetického programování (CGP). CGP je algoritmus patřící do skupiny evolučních algoritmů inspirovaných Darwinovou evoluční teorii. Efektivitu CGP algoritmu je možno zvýšit použitím koevoluce. Koevoluce je přístup, který pracuje s více populacemi, které se vzájemně ovlivňují a neustále vyvíjejí, čímž zabraňují uváznutí prohledávání v lokálním optimu. V práci je ukázané, že pomocou koevolúcie je možné dosiahnuť takmer dvojnásobné urýchlenie v porovnaní s evolučným návrhom.
|
|
|
Zobrazení a analýza aktivit neuronové sítě ve skrytých vrstvách
Fábry, Marko ; Grézl, František (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit systém schopný zobrazení hodnot aktivačních funkcí neuronů nacházejících se v skrytých vrstvách neuronových sítí použitých na rozpoznávání řeči. Dále byly na tomto systému provedeny experimenty porovnávající vizualizační metody, vizualizace neuronových sítí s různými architekturami a s různými druhy vstupních dat. Vizualizační systém implementovaný v rámci této práce je založen na předchozí práci pana Khe Chai Sim a rozšířen o nové způsoby normalizace vstupních dat. Pro přípravu trénovacích dat neuronových sítí byl použit framework Kaldi. Pro samotné trénování neuronových sítí byl použit nový framework CNTK. Jádro práce - samotný vizualizační systém byl implementován v skriptovacím jazyce Python.
|
|
|
Návrh řadicích sítí pomocí koevolučního CGP
Fábry, Marko ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem řadicích sítí pomocí kartézskeho genetického programovaní s využitím koevoluce. Řadicí sítě jsou abstraktní modely schopné seřadit posloupnost čísel. Výhodou řadicích sítí je snadná implementovatelnost do hardware, ale jejich návrh je velmi složitý. Jednou z nekonvečních a efektivních možností jak navrhovat řadicí sítě je pomocí kartézskeho genetického programování (CGP). CGP je algoritmus patřící do skupiny evolučních algoritmů inspirovaných Darwinovou evoluční teorii. Efektivitu CGP algoritmu je možno zvýšit použitím koevoluce. Koevoluce je přístup, který pracuje s více populacemi, které se vzájemně ovlivňují a neustále vyvíjejí, čímž zabraňují uváznutí prohledávání v lokálním optimu. V práci je ukázané, že pomocou koevolúcie je možné dosiahnuť takmer dvojnásobné urýchlenie v porovnaní s evolučným návrhom.
|
host ::
RSS.