Název: Rozšíření architektury neuronové sítě
Další názvy: Extension of neural network architecture
Autoři: Kalivoda, Roman
Vedoucí práce/školitel: Mouček Roman, Ing. Ph.D.
Oponent: Vařeka Lukáš, Ing. Ph.D.
Datum vydání: 2020
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: bakalářská práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/41790
Klíčová slova: neuronové sítě;impulsní neuronové sítě
Klíčová slova v dalším jazyce: neural networks;spiking neural networks
Abstrakt: Impulsní neuronové sítě jsou variantou umělých neuronových sítí, které jsou navrženy, aby simulovaly přirozenou rozptýlenost a asynchronii pozorovanou u biologických neuronových sítí. Pokrok v nedávné době umožnil vytváření vícevrstvých impulsních sítí. S tím se objevila i snaha dosáhnout podobných úspěchů jako s klasickými vícevrstvými sítěmi. Objevily se také snahy o opětovné využití již existujících a populárních architektur klasických neuronových sítí. Ty mohou být například použity během procesu učení a nahrazeny impulsními sítěmi až v provozu. Tato práce analyzuje hlavní metody využité při vytváření impulsních sítí a porovnává nástroje pro jejich simulaci. Také bylo ukázáno použití impulsní neuronové sítě na detekci kognitivních evokovaných potenciálů v EEG datech.
Abstrakt v dalším jazyce: Spiking neural networks (SNNs) are artificial neural networks designed to mimic sparse and asynchronous nature of information processing observed in biology. In recent years, deep spiking networks emerged with efforts to draw on experiences with classic deep networks. There also appeared attempts to reuse the available state-of-the-art analogue neural networks (ANNs) completely, and replace the neurons for inference. This thesis contributes with analysis of the dominant methods used in the development of SNNs, and comparison of the major SNN simulation platforms. An application of the SNNs was demonstrated on detection of event-related potentials in EEG data.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení.
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
A16B0049P__Extension_of_neural_network_architecture.pdfPlný text práce2,46 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16B0049P__Hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce414,67 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16B0049P__Posudek.pdfPosudek oponenta práce190,35 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16B0049P__Obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce92,44 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/41790

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.