|
|
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.
|
|
|
Rozpoznávání číslic
Gorgol, Martin ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní pojmy a principy v oboru neuronových sítí. Blíže se pak zabývá problematikou rozpoznávání číslic pomocí těchto sítí, konkrétně pak pomocí metody back-propagation. Je zde rozebrán postup při volbě sady příznaků, typů příznaků a volbě topologie neuronové sítě. Cílem je získání konkrétních výsledků pomocí programu pro práci s neuronovými sítěmi.
|
|
|
Počítačem řízený hráč hry Blokus založený na metodách umělé inteligence
Sulaiman, David ; Hrubý, Martin (oponent) ; Rogalewicz, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáváním dopředných neuronových sítí s algoritmy teorie her pomocí deskové hry Blokus. V teoretickém úvodu jsou popsány vlastnosti neuronových sítí a~práce s nimi a zároveň jsou nastíněny algoritmy teorie her. Druhá část se věnuje implementaci jednotlivých hráčů založených na popsaných principech a stručnou charakteristikou grafického uživatelského rozhraní aplikace. V závěru práce byly provedeny testy hodnotící jednotlivé hráče, které byly zpracovány do grafů.
|
|
|
Indoor robot - řídicí neuronová síť
Křepelka, Pavel ; Kopečný, Lukáš (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
V dokumentu popisuji možnosti navigace mobilních robotů. Tato problematika je řešena mnoha různými přístupy, ovšem dodnes není zcela vyřešena. Naleznete zde popis jednoduchých deterministických algoritmů, které lze použít pro jednoduché akce, jako je objíždění překážek nebo jízda v koridoru. Pro globální navigace však deterministické algoritmy selhávají. Další částí dokumentu je teorie umělých neuronových sítí (perceptron, vícevrstvé sítě, samoorganizující se sítě) a jejich použití v robotice. Vlastní navigační algoritmy byly otestovány na vytvořeném mobilním robotu nebo v simulačním softwaru popsaným v kap. 6. Návrh vlastních řídících algoritmů je založen právě na neuronových sítích (Kohonenova mapa), ať už pro navigaci do jednoho cíle nebo komplexní globální navigaci. V dokumentu je uvedeno srovnání jednotlivých přístupů k navigaci, jejich výhody a nevýhody. Cílem bylo nalézt efektivní algoritmus pro navigaci a umělá inteligence se zdá být tím správným řešením.
|
|
|
Návrh algoritmů pro neuronové sítě řídicí síťový prvek
Stískal, Břetislav ; Kacálek, Jan (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
V teoretické části této práce se uvádí základní informace o historii a vývoji umělých neuronových sítí (UNS) z minulého období až po dnešek. Praktická část podává důkazy předpokladů zmiňovaných v teoretické části této práce, např. znázornění učení, trénování jednotlivých typů neurónových sítí na různých praktických úkolech, jejich následná simulace a vynesení poznání a závěrů z těchto simulací. Cílem je simulování aktivního prvku v síti, řízeného pomocí umělé inteligence. Tedy učení (trénování) neuronové sítě a její následná simulace pro řízení přepínače. V práci je uveden a popsán algoritmus směrování pomocí Hopfieldovy sítě založeném na typickém problému obchodního cestujícího. Následuje nastínění optimalizačních problémů a jejich řešení, porovnání s dalšími typy rekurentních (zpětnovazebních) sítí (Elman a Layer Recurrent) jejich hlavní rozdíly, způsoby optimalizace, výhody a nevýhody. Z poznatků této práce, je uveden návrh dalšího řešení řízení pomocí neuronových sítí do budoucna.
|
|
|
Řízení virtuálního robota pomocí EEG
Drla, Michal ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Tinka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce si kladla za cíl implementovat aplikaci, ve které je možné ovládat virtuálního robota pomocí EEG. V práci je vysvětlena teorie nutná k pochopení, jak fungují BCI systémy, které zpracovávají signály EEG. Jsou zde uvedeny nejen základy analýzy EEG, ale také ukazuje biologii lidského mozku a signály, které lze získat. Další důležitou části je teorie neuronových sítí, které byly v implementaci využity. V implementaci jsou popsané skripty, které byly využity pro sbírání dat, návrh neuronové sítě a tvorba demonstrační aplikace. Výsledky testování jsou uspokojivé. Neuronová síť vyhodnocovala správně signály EEG a uživatel byl schopen ovládat virtuálního robota.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě
Habrnál, Matěj ; Zbořil, František (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá hlubokými neuronovými sítěmi, zejména pak metodami z oblasti hlubokého učení, jež slouží k inicializaci vah a samotnému učení hlubokých neuronových sítí. Dále popisuje základní teorii klasických neuronových sítí, která je důležitá pro pochopení této problematiky. Cílem této práce je experimentováním s vytvořenou aplikací realizující hluboké neuronové sítě na různě obtížných úlohách rozpoznávání obrazu zjistit optimální nastavení volitelných parametrů algoritmů. Dále pak zhodnotit výsledky a poznatky získané při experimentování s klasickou a hlubokou neuronovou sítí.
|
|
|
Automatická detekce ischemie v EKG pomocí umělé neuronové sítě
Noremberczyk, Adam ; Smital, Lukáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím umělých neuronových sítí (UNS), jako elektrokardiografických (EKG) klasifikátorů ischemické choroby srdeční (ICHS) a infarktu myokardu (IM) v EKG signálu. První část této práce je zaměřena na teoretické znalosti a popisuje problematiku patologických změn na EKG, metody pro automatickou detekci ICHS a IM, a problematiku perceptronu a UNS. Druhá část se zabývá využitím knihovny Neural Network Toolbox programu MATLAB® verze R2010a. V uživatelském rozhraní pro vývoj grafického prostředí (Guide) je vytvořen program, který slouží k porovnání úspěšnosti automatické detekce ischemie v EKG pomocí UNS. Umožňuje uživateli nastavit různé parametry UNS a zobrazit EKG křivky.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání číslic
Gorgol, Martin ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní pojmy a principy v oboru neuronových sítí. Blíže se pak zabývá problematikou rozpoznávání číslic pomocí těchto sítí, konkrétně pak pomocí metody back-propagation. Je zde rozebrán postup při volbě sady příznaků, typů příznaků a volbě topologie neuronové sítě. Cílem je získání konkrétních výsledků pomocí programu pro práci s neuronovými sítěmi.
|
host ::
RSS.