Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorEkštein Kamil, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorMedek, Michal
dc.contributor.refereePražák Ondřej, Ing.
dc.date.accepted2018-6-18
dc.date.accessioned2019-03-15T10:14:26Z-
dc.date.available2017-9-1
dc.date.available2019-03-15T10:14:26Z-
dc.date.issued2018
dc.date.submitted2018-5-17
dc.identifier74793
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/31801
dc.description.abstractTato práce se zabývá implementací knihovny pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi. Teoretická část stručně popisuje vývoj neuronových sítí od vzniku prvotní myšlenky po zavedení konvolučních neuronových sítí jako špičkové (state-of-the-art) metody pro většinu úloh počítačového vidění. Dále podrobněji rozebírá konvoluční sítě a algoritmy, které se používají v průběhu učicího procesu, například algoritmus zpětného šíření. Další kapitoly pak shrnují běžně používané knihovny pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi. Praktickou část tvoří popis implementace knihovny, experimenty dokazující funkčnost i stabilitu knihovny a návrh budoucího rozšíření knihovny včetně zhodnocení výsledků této práce.cs
dc.format82 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectpočítačové viděnícs
dc.subjectc#cs
dc.subjectknihovnacs
dc.titleKnihovna pro práci s hlubokými konvolučními neuronovými sítěmi v jazyce C#cs
dc.title.alternativeConvolutional Deep Neural Network Library for C#en
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis thesis deals with the development of a library for convolutional neural networks. The theoretical part describes neural networks' evolution from simple idea to its practical use as a convolutional neural networks that are now a state-of-the-art method for majority of computer vision tasks. The following sections present in detail convolutional neural networks and algorithms used within the learning process and introduce popular convolutional neural networks libraries. The practical part includes a description of the implementation process and performed experiments that prove functionality and stability of the library. The end of this thesis analyses potential future extensions of the library and discusses the achieved results.en
dc.subject.translatedconvolutional neural networksen
dc.subject.translateddeep learningen
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedcomputer visionen
dc.subject.translatedc#en
dc.subject.translatedlibraryen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
mmedek_dp.pdfPlný text práce2,03 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16N0055Phodnoceni-ved.PDFPosudek vedoucího práce925,85 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16N0055Pposudek-op.PDFPosudek oponenta práce627,62 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16N0055Pobhajoba.PDFPrůběh obhajoby práce221,86 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/31801

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

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Diplomové práce / Theses (KIV)