Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Deep neural networks and their implementation
Vojt, Ján ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Božovský, Petr (oponent)
Hluboké neuronové sítě jsou efektivní a univerzální model schopný řešit širokou škálu úloh. Tato práce je zaměřena na studium tří různých typů hlubokých neuronových sítí - vícevrstvý perceptron, konvoluční neuronové sítě, a sítě typu DBN (deep belief). Všechny popisované modely hlubokých neurónových sítí jsou naimplementovány na paralelní hardvérové architektuře, a otestovány pro různa nastavení architektury sítě i jejích parametrů. Implementovaný systém je doplněn detailní dokumentací softvérového návrhu a popisem použitých optimalizací. Efektivitu implemenetovaného frameworku dokládají i výsledky provedených výkonnostních testů. Významnou součást práce představuje i testování dalších existujících frameworků s podporou hlubokých neuronových sítí. Porovnání ukazuje, že framework vytvořený v rámci této práce dosáhl lepších výkonnostních výsledků než testované konkurenční implementace vícevrstvých perceptronů a konvolučních neuronových sítí. Implementace sítí typu DBN dosahuje v porovnání s konkurenční implementací mírně lepších výkonnostních výsledků pro RBM vrstvy o velikosti do 1000 neuronů, ale znatelně slabších výkonnostních výsledků pro robustnější RBM vrstvy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Deep neural networks and their implementation
Vojt, Ján ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Božovský, Petr (oponent)
Hluboké neuronové sítě jsou efektivní a univerzální model schopný řešit širokou škálu úloh. Tato práce je zaměřena na studium tří různých typů hlubokých neuronových sítí - vícevrstvý perceptron, konvoluční neuronové sítě, a sítě typu DBN (deep belief). Všechny popisované modely hlubokých neurónových sítí jsou naimplementovány na paralelní hardvérové architektuře, a otestovány pro různa nastavení architektury sítě i jejích parametrů. Implementovaný systém je doplněn detailní dokumentací softvérového návrhu a popisem použitých optimalizací. Efektivitu implemenetovaného frameworku dokládají i výsledky provedených výkonnostních testů. Významnou součást práce představuje i testování dalších existujících frameworků s podporou hlubokých neuronových sítí. Porovnání ukazuje, že framework vytvořený v rámci této práce dosáhl lepších výkonnostních výsledků než testované konkurenční implementace vícevrstvých perceptronů a konvolučních neuronových sítí. Implementace sítí typu DBN dosahuje v porovnání s konkurenční implementací mírně lepších výkonnostních výsledků pro RBM vrstvy o velikosti do 1000 neuronů, ale znatelně slabších výkonnostních výsledků pro robustnější RBM vrstvy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.