|
|
Modelování akcelerátorů neuronových sítí
Klhůfek, Jan ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je zaměřit se na modelování akcelerátorů neuronových sítí s HW podporou kvantizace. Práce nejprve přibližuje koncept výpočtu konvolučních neuronových sítí (CNN) a představuje kategorie různých hardwarových architektur, které slouží k jejich zpracování. Následně jsou shrnuty optimalizační techniky modelů CNN, jejichž cílem je dosáhnout efektivního zpracování na specializovaných hardwarových architekturách. Další část práce obsahuje porovnání existujících analytických nástrojů, jež slouží k odhadu výkonnostních parametrů HW při inferenci, a které jsou rozšiřitelné o implementaci podpory kvantizace. Na základě experimentálního porovnání byl pro účely této práce vybrán nástroj Timeloop. Dále je představen popis fungování tohoto nástroje spolu s návrhem a implementací jeho rozšíření o podporu kvantizace. V závěru práce jsou experimentálně otestovány důsledky různých konfigurací kvantizace na vyhodnocené parametry inference u různých hardwarových architektur.
|
|
|
Artificial Neural Networks and Their Usage For Knowledge Extraction
Petříčková, Zuzana ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Procházka, Aleš (oponent) ; Andrejková, Gabriela (oponent)
Název práce: Umělé neuronové sítě a jejich využití při extrakci znalostí Autor: RNDr. Zuzana Petříčková Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí disertační práce: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Katedra teo- retické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Vrstevnaté neuronové sítě jsou známé především díky své schopnosti dobře zobecňovat a odhalit v datech i složité nelineární závislosti. Na druhé straně má tento model tendenci vytvářet poměrně složitou vnitřní strukturu, a to především pro rozsáhlé datové sady. Při efektivním řešení náročných úloh jsou proto kladeny vysoké nároky především na rychlost procesu učení, schopnost sítě zobecňovat a na vytvoření jednoduché a transparentní struktury modelu. V této práci jsme navrhli obecnou metodologii pro učení vrstevnatých neuro- nových sítí. Jejím základem je rychlá a robustní metoda škálovaných konjugo- vaných gradientů. Tento standardní algoritmus učení je rozšířen o analytické či aproximativní oslabování citlivosti a o vynucovaní kondenzované interní re- prezentace. Redundantní vstupní a skryté neurony jsou prořezávány pomocí technik založených na citlivostní analýze a interní reprezentaci znalostí....
|
|
|
Artificial Neural Networks and Their Usage For Knowledge Extraction
Petříčková, Zuzana ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Procházka, Aleš (oponent) ; Andrejková, Gabriela (oponent)
Název práce: Umělé neuronové sítě a jejich využití při extrakci znalostí Autor: RNDr. Zuzana Petříčková Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí disertační práce: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Katedra teo- retické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Vrstevnaté neuronové sítě jsou známé především díky své schopnosti dobře zobecňovat a odhalit v datech i složité nelineární závislosti. Na druhé straně má tento model tendenci vytvářet poměrně složitou vnitřní strukturu, a to především pro rozsáhlé datové sady. Při efektivním řešení náročných úloh jsou proto kladeny vysoké nároky především na rychlost procesu učení, schopnost sítě zobecňovat a na vytvoření jednoduché a transparentní struktury modelu. V této práci jsme navrhli obecnou metodologii pro učení vrstevnatých neuro- nových sítí. Jejím základem je rychlá a robustní metoda škálovaných konjugo- vaných gradientů. Tento standardní algoritmus učení je rozšířen o analytické či aproximativní oslabování citlivosti a o vynucovaní kondenzované interní re- prezentace. Redundantní vstupní a skryté neurony jsou prořezávány pomocí technik založených na citlivostní analýze a interní reprezentaci znalostí....
|
|
|
Studium a ochrana dřevin: Monitoring zdravotního stavu dřevin a sledování příčinných souvislostí šíření významných patogenů pro zlepšení ekologické stability a druhové diverzity s ohledem na klimatické a antropogenní vlivy
Agentura ochrany přírody a krajiny ČR, Brno ; Výzkumný ústav Silva Taroucy pro krajinu a okrasné zahradnictví, Průhonice ; Agentura ochrany přírody a krajiny ČR, Praha ; Zamarská, Sylva ; Vágnerová, Irena ; Štajerová, Radka ; Mračanská, Eva ; Motrjlová, Petra ; Kunce, Petr ; Hausvaterová, Svatava ; Fišarová, Eva ; Petruš, Josef ; Koželuhová, Kamila ; Mertelík, Josef ; Červenka, Michal ; Strnadová, Veronika ; Švecová, Anna ; Černý, Karel ; Holub, Vladimír ; Gregorová, Božena
Ve zprávě jsou modelově zpracovány výsledky změn zdravotního stavu dřevin za období posledních devíti let na jedné z dlouhodobě monitorovaných lokalit. No všech modelových lokalitách byla provedena revize četnosti dřevin jednotlivých taxonů a vyhodnoceny změny v jejich početním a druhovém zastoupení. Byla ukončena 1. etapa výběru modelových lokalit na území celé ČR k monitorování zdravotního stavu dřevin a biomonitoringu závažných chorob a patogenů, s důrazem na výskyt a šíření onemocnění, která způsobují hromadná hynutí dřevin. Výzkum byl orientován na hynutí olší, topolů a dalších významných dřevin a výskyt nebezpečných parazitických mikroorganismů. Průběžně je prováděna syntéza klimatických faktorů ve vztahu k modelovým lokalitám. Z antropogenních negativních vlivů bylo hodnoceno poškození dřevin herbicidy a ořezem
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
host ::
RSS.