Petr Ptáček

Diplomová práce

Komprimace dat s využitím hlubokého učení

Data Compression Using Deep Learning
Anotace:
Diplomová práce se zabývá problematikou komprese dat za pomocí využití umělých neuronových sítí. V rámci práce popisuji využití umělých neuronových sítí pro výpočet podmíněných pravděpodobností jednotlivých bajtů v souboru, který chceme komprimovat. Na základě těchto pravděpodobností je možné data komprimovat za pomocí algoritmu aritmetického kódování. Pomocí těchto pravděpodobností lze také předem …více
Abstract:
The thesis deals with the problem of data compression using artificial neural networks. Within the thesis, I describe the use of artificial neural networks to calculate conditional probabilities of individual bytes in the file we want to compress. Based on these probabilities, the data can be compressed using an arithmetic coding algorithm. These probabilities can also be used to estimate the resulting …více
 

Klíčová slova

Umělé neuronové sítě Rekurentní neuronové sítě Plně propojené neuronové sítě Self-Attention mechanismus LSTM GRU Komprese dat Tensorflow Keras Aritmetické kódování Python Jupyter lab Entropie Zpracování textu Generování textu Náhradní model Modelování pravděpodobností

Keywords

Artificial neural networks Recurrent neural networks Fully connected neural networks Self-Attention mechanism LSTM GRU Data compression Tensorflow Keras Arithmetic coding Python Jupyter lab Entropy Text processing Text generation Surrogate model Probability modeling
 
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2024
Identifikátor: http://hdl.handle.net/10084/153763

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 5. 6. 2024
  • Vedoucí: Michal Vašinek
  • Oponent: Jan Platoš

Citační záznam

Citovat tuto práci

Plný text práce

Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB – Technická univerzita Ostrava