|
|
Automated compression of neural network weights
Lorinc, Marián ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Convolutional Neural Networks (CNNs) have revolutionised computer vision field since their introduction. By replacing weights with convolution filters containing trainable weights, CNNs significantly reduced memory usage. However, this reduction came at the cost of increased computational resource requirements, as convolution operations are more computation intensive. Despite this, memory usage remains more energy-intensive than computation. This thesis explores whether it is possible to avoid loading weights from memory and instead functionally calculate them, thereby saving energy. To test this hypothesis, a novel weight compression algorithm was developed using Cartesian Genetic Programming. This algorithm searches for the most optimal weight compression function, aiming to enhance energy efficiency without compromising the functionality of the neural network. Experiments conducted on the LeNet-5 and MobileNetV2 architectures demonstrated that the algorithm could effectively reduce energy consumption while maintaining high model accuracy. The results showed that certain layers could benefit from weight computation, validating the potential for energy-efficient neural network implementations.
|
|
|
Polymorfní samočinně testovatelné obvody
Mazuch, Martin ; Růžička, Richard (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá problematikou návrhu samočinne testovateľných polymorfných obvodov. Pojednáva o konvenčnom návrhu spoľahlivých a samočinne kontrolovaných obvodov, predstavujúc základné techniky a metódy ich návrhu a konštrukcie. Ďalej vysvetľuje metódu kartézskeho genetického programovania pre návrh kombinačných logických obvodov, ktorá je použitá v praktickej časti práce. Takisto uvádza koncepciu polymorfných hradiel a obvodov a ich praktické využitie. Predstavené sú aj existujúce samočinne kontrolovateľné polymorfné obvody a nad konkrétnymi príkladmi je vykonaná analýza ich činnosti. Ďalej je uvedený návrh realizácie návrhového systému pre samočinne kontrolovateľné polymorfné obvody. Podľa uvedeného návrhu bola vytvorená aplikácia pre návrh obvodov a tiež aj aplikácia umožňujúca simulovanie a analýzu navrhnutých obvodov. Nad vytvoreným systémom bola vykonaná rada experimentov a získaných niekoľko zaujímavých riešení. V závere sa nachádza zhrnutie dosiahnutých výsledkov a prínos práce.
|
|
|
Aproximace obvodů v nástroji Yosys
Plevač, Lukáš ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Cílem této práce je představení rozšíření cgploss, které slouží k optimalizaci kombinačních obvodů v nástroji Yosys. V první části práce bude představena metoda Kartézského genetického programování, která lze použít na návrh a optimalizaci obvodů. Tato kapitola dále popisuje možné reprezentace kombinačních obvodů pro Kartézské genetické programování. Následuje představení nástroje Yosys z uživatelského i implementačního hlediska a popis tvorby rozšíření pro tento nástroj. Následující kapitola popisuje návrh rozšíření cgploss a jeho vnitřní struktury. Dále je popisována implementace rozšíření a jeho ovládání. V závěru práce je otestována funkčnost nástroje a jednotlivé použité reprezentace obvodu jsou porovnány mezi sebou.
|
|
|
Využití přibližného počítání v oblasti zpracování obrazu
Hruda, Petr ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato semestrální práce se zabývá aplikací techniky přibližného počítání na oblast zpracování obrazu. Konkrétně je aproximace uplatněna na adaptivní prahování obrazu. Byly využity dva přístupy, návrh nového systému za poskytnutí aproximovaných součástek a aproximace existujícího algoritmu. Byl zkoumán výsledný vliv na kvalitu prahování. Experimentální vyhodnocení prvního přístupu vykazuje zlepšení kvality prahování s rozumným stupněm aproximace poskytnutých součástek. Snížena je i plocha, kterou navržené řešení zabírá. Vyhodnocení druhého přístupu vykazuje zhoršení kvality s využíváním aproximací a tento přístup je tedy označen za nevhodný.
|
|
|
Kartézské genetické programování v evolučním umění
Veselý, Pavel ; Hyrš, Martin (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím kartézského genetického programování (CGP) v evolučním umění (EvoArt). Text předkládá úvod do problematiky. Dále se zaměřuje na proces návrhu, implementace a testování nové metody, jak CGP v EvoArtu využít. Navržená metoda využívá CGP pro generování 2D vektorové grafiky. Praktickou částí je webová aplikace pro tvorbu EvoArt, která metodu implementuje. V závěru jsou zhodnoceny dosažené výsledky.
|
|
|
Metody kódování problému v evolučním návrhu kombinačních obvodů
Sedláček, Adam ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Práce porovnává dva odlišné přístupy k zakódování kombinačních obvodů při automatizovaném návrhu obvodů, který využívá evolučních algoritmů. Porovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním (CGP) a obvodem reprezentovaným v algebraické normální formě (ANF). Obě metody byly demonstrovány nad sadou vybraných obvodů. Byla porovnána rychlost konvergence nalezení prvního plně funkčního řešení. Jako druhé kritérium hodnocení byla plocha na čipu. Pro urychlení hodnocení kvality obvodů bylo využito paralelní simulace. Implementace proběhla v programovacím jazyce C++ s využitím Boost knihovny. Výhody a nevýhody obou metod zakódování jsou pak shrnuty v závěru této práce.
|
|
|
Aproximace obvodů v nástroji Yosys
Plevač, Lukáš ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Cílem této práce je představení rozšíření cgploss, které slouží k optimalizaci kombinačních obvodů v nástroji Yosys. V první části práce bude představena metoda Kartézského genetického programování, která lze použít na návrh a optimalizaci obvodů. Tato kapitola dále popisuje možné reprezentace kombinačních obvodů pro Kartézské genetické programování. Následuje představení nástroje Yosys z uživatelského i implementačního hlediska a popis tvorby rozšíření pro tento nástroj. Následující kapitola popisuje návrh rozšíření cgploss a jeho vnitřní struktury. Dále je popisována implementace rozšíření a jeho ovládání. V závěru práce je otestována funkčnost nástroje a jednotlivé použité reprezentace obvodu jsou porovnány mezi sebou.
|
|
|
Metody kódování problému v evolučním návrhu kombinačních obvodů
Sedláček, Adam ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Práce porovnává dva odlišné přístupy k zakódování kombinačních obvodů při automatizovaném návrhu obvodů, který využívá evolučních algoritmů. Porovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním (CGP) a obvodem reprezentovaným v algebraické normální formě (ANF). Obě metody byly demonstrovány nad sadou vybraných obvodů. Byla porovnána rychlost konvergence nalezení prvního plně funkčního řešení. Jako druhé kritérium hodnocení byla plocha na čipu. Pro urychlení hodnocení kvality obvodů bylo využito paralelní simulace. Implementace proběhla v programovacím jazyce C++ s využitím Boost knihovny. Výhody a nevýhody obou metod zakódování jsou pak shrnuty v závěru této práce.
|
|
|
Využití přibližného počítání v oblasti zpracování obrazu
Hruda, Petr ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato semestrální práce se zabývá aplikací techniky přibližného počítání na oblast zpracování obrazu. Konkrétně je aproximace uplatněna na adaptivní prahování obrazu. Byly využity dva přístupy, návrh nového systému za poskytnutí aproximovaných součástek a aproximace existujícího algoritmu. Byl zkoumán výsledný vliv na kvalitu prahování. Experimentální vyhodnocení prvního přístupu vykazuje zlepšení kvality prahování s rozumným stupněm aproximace poskytnutých součástek. Snížena je i plocha, kterou navržené řešení zabírá. Vyhodnocení druhého přístupu vykazuje zhoršení kvality s využíváním aproximací a tento přístup je tedy označen za nevhodný.
|
|
|
Kartézské genetické programování v evolučním umění
Veselý, Pavel ; Hyrš, Martin (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím kartézského genetického programování (CGP) v evolučním umění (EvoArt). Text předkládá úvod do problematiky. Dále se zaměřuje na proces návrhu, implementace a testování nové metody, jak CGP v EvoArtu využít. Navržená metoda využívá CGP pro generování 2D vektorové grafiky. Praktickou částí je webová aplikace pro tvorbu EvoArt, která metodu implementuje. V závěru jsou zhodnoceny dosažené výsledky.
|
host ::
RSS.