|
|
Rozpoznávání písmen pomocí neuronové sítě
Kluknavský, František ; Hradiš, Michal (oponent) ; Šilhavá, Jana (vedoucí práce)
Práca sa na úlohe rozpoznávania rukou písaných písmen zaoberá implementáciou viacvrstvovej perceptrónovej siete, učením metódou spätného šírenia chyby, hľadaním ich optimálnych parametrov, šírkou skrytej vrstvy, rýchlosťou a dĺžkou učenia, zvládaním poškodených dát. Výsledky vznikli opakovaným simulovaním a testovaním neurónovej siete použitím 52 152 malých písmen anglickej abecedy. Najlepšie výsledky pri čo najmenšej sieti a najkratšom čase tréningu dosiahla sieť so 60 neurónmi v skrytej vrstve a učenie rýchlosťou 0,01. Siete so širšou skrytou vrstvou dosiahli približne rovnakú úspešnosť pri testoch na neznámych písmenách, ale vyššiu úspešnosť na silne poškodených písmenách.
|
|
|
Porovnání knihoven pro práci s umělými neuronovými sítěmi
Dohnal, Zdeněk ; Zbořil, František (oponent) ; Dalecký, Štěpán (vedoucí práce)
Práce se zabývá porovnáním knihoven pro práci umělými neuronovými sítěmi. Je vysvětlena základní teorie neuronu, neuronových sítí a jejich učení. Pro experimenty je vybrán vícevrstvý perceptron, Kohonenova síť a Hopfieldova síť. Následně jsou zvolena kritéria porovnávání jako je licence, komunita nebo poslední aktualizace, a pro experimenty jsou vybrány úlohy aproximace funkce pro vícevrstvý perceptron, asociace pro Hopfieldovu síť a shlukování pro Kohonenovu síť. Následně jsou implementovány programy s využitím daných knihoven. Závěrem je porovnání výsledků experimentů a kritérií.
|
|
|
Predikce deště z meteoradaru
Vlček, Michael ; Pešán, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá předpovědí počasí s využitím meteoradarových snímků a některých dalších souvisejících faktorů prostřednictvím výpočetního modelu neuronové sítě. Klade si za cíl prozkoumat možnosti predikce pomocí tohoto modelu a experimentálně stanovit co nejúspěšnější konfiguraci modelu pro vykonávání vybrané činnosti.
|
|
|
Image processing with neural networks
Gróf, Zoltán ; Pohl, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
This bachelor’s thesis centralizes on the possible uses of neural networks in the field of computer vision. This work contains basic theoretic knowledge of the field of neural networks and image processing. It discusses how successfully can neural networks be applied through the separate steps of image processing, what kind of neural networks are suitable for these steps, and what are the problems that might appear with their use. The work discusses the fields of classification and image understanding in a more detailed level. It’s shown how the use of neural networks can be appropriate in these applications. An own program was created as part of this work to demonstrate the classification capabilities of neural networks. It’s shown a neural network is created and trained for the recognition of handwritten numbers. The trained neural network was subject to different tests, through which the conclusion was reached, that it works with a high success rate, but is sensitive to changes in the input objects: change of size and location. A number of possible solutions were designed for this problem.
|
|
|
Usage of the MATLAB environment for neural networks
Lenk, Peter ; Atassi, Hicham (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
This bachelor thesis discusses the basic theory and modelling of neural networks in the software environment of MATLAB. The thesis can be divided into four parts. After an introduction into the thesis, the theoretical background of the neural netwoks is explained in the first chapter. This chapter features a brief history and a biological background of neural networks and deals with the basic network architectures and the training processes. The next part is the description of how to implement networks in a general way using the MATLAB enviroment, so it deals with preparation of data, creation, simulation and training of a neural network. The last part of the paper covers a design of two excersises created in order to introduce modelling of the neural networks in the MATLAB enviroment to the students.
|
|
| |
|
|
The Use of Artificial Intelligence on Capital Markets
Dzuro, Daniel ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
The objective of this thesis is to evaluate the possibility of creating a tool capable of predicting commodity prices. Along with other business strategies, tools and markets analyses for financial and capital markets, this tool should help make the best estimate of future developments on the observed markets. The main market, on which this work is focused, is the agricultural commodities market, namely corn and its related markets. The fundamental basis upon which the arguments in this thesis are built, is the use of artificial intelligence, particularly neural networks. The whole application is presented using a graphical user interface that allows even those with little or no understanding of this field to delve deeper into the interesting area - using modern computer systems to support trading activities.
|
|
|
Matematické modelování výkonnosti podniku užitím neuronových sítí v Maple
Bartulec, Tomasz ; Vašátko, Jiří (oponent) ; Chvátalová, Zuzana (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je analyzovat možnosti využití umělých neuronových sítí jako netradičních matematických prostředků k analýze finanční výkonnosti firmy, zjistit, jaké jsou současné požadavky na hodnocení výkonnosti firem, a najít možnou cestu, jak by bylo možné takový poměrně nový koncept v této oblasti uplatnit. Při zpracování bude využito možností počítačového programu pro matematické výpočty Maple. Výsledkem práce bude i vyhodnocení úspěšnosti tohoto přístupu k finanční analýze a zhodnocení jeho použití v praxi. Dílčí cíle, kterých bude třeba pro splnění cíle hlavního dosáhnout, jsou: seznámení se s základním principem, na kterém umělé neuronové sítě fungují, provedení analýzy finanční výkonnosti konkrétní firmy a zhodnocení případné predikční schopnosti navržené sítě.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro zpracování obrazu
Krajčovičová, Mária ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo nastudování problematiky konvolučních neurónových sítí v posledních letech. Dále se práce zabíva navržením vhodných modelů konvolučních neurónových sítí a jejich následní implementaci v prostředí jazyka Java. Výsledkem práce je porování a zhodnocení dosažených výsledků získaných prostřednictvým implementované aplikace.
|
|
|
Návrh přepínače využitelného v moderních komunikačních sítích
Mojžiš, Ľubomír ; Novotný, Bohumil (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o přepínacích prvcích v moderní komunikační síti. V práci je popsána architektura přepínačů se zaměřením na kvalitu služeb a pomocí simulačního programu MATLAB-SIMULINK jsou navrženy a simulovány dva modely přepínače. První model je založen na klasickém přepínání a druhý je řízen neuronovou sítí. Na základě těchto modelů je v práci vytvořena laboratorní úloha vhodná pro výuku v oblasti komunikačních sítí.
|
host ::
RSS.