Vizualizace hlubokého učení časových řad – Bc. Miriam Galanová
Bc. Miriam Galanová
Bakalářská práce
Vizualizace hlubokého učení časových řad
Visualization of Deep Learning Time Series
Abstract:
The thesis describes three neural network visualization tools implemented for an industrial partner KGT Investments Ltd. The tools were developed in collaboration with the aforementioned partner. The first tool allows visualisation of the process of network learning, the second tool displays the selected network through the weights between the layers, and the third tool displays the preferred patterns …víceAbstract:
Táto práca opisuje tri nástroje na vizualizáciu neurónových sietí implementované pre priemyselného partnera, ktorým je firma KGT Investments Ltd. Nástroje boli vyvíjané v spolupráci so spomínaným partnerom. Prvý nástroj umožňuje vizualizáciu priebehu učenia siete, druhý zobrazuje vybranú sieť prostredníctvom váh medzi vrstvami a tretí zobrazuje preferované vzory siete pre jednotlivé klasifikačné kategórie …více
Jazyk práce: slovenština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 5. 2018
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/de9qq/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 29. 6. 2018
- Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
- Oponent: RNDr. Karel Vaculík
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyBakalářský studijní program / obor:
Informatika / Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka
Práce na příbuzné téma
-
Multilayer feedforward neural networks based on multi-valued neurons
Miroslav Hlaváček -
Multivariate Anomaly Detection System with System-Dynamics-Reflective Neural Architectures
Filip HRUBÝ -
The analysis of drought indices forecast using neural networks
Anna Morozova -
The Application of Neural Networks in Stock-Exchange Investing
Radoslaw Ogrodnik -
Simulating drone automation in agriculture using neural networks
Jakub Valent -
Particle detection in electron microscopy images using neural networks
Roman Ďuriš -
Simulation of Multiple Motile Agents Using Neural Networks
Branislav Ševc -
Application of Graph Neural Networks in a Selected Domain
Emanuel Dopater