Neuronové sítě a jejich využitelnost v rámci diskrétní simulační optimalizace – Richard SLADKÝ
Richard SLADKÝ
Bakalářská práce
Neuronové sítě a jejich využitelnost v rámci diskrétní simulační optimalizace
Neural Networks Used for Discrete Event Simulation Optimization
Anotace:
Tato bakalářská práce je zaměřena na neuronové sítě. V první části této práce jsou popsány základní typy neuronových sítí a jejich fungování. Druhá část je zaměřena na možnosti využití neuronových sítí v několika odvětvích a následně analýza použití v rámci diskrétní simulační optimalizace, pro kterou nejsou neuronové sítě nejvhodnější. Poslední kapitola obsahuje novinky v oblasti neuronových sítí …víceAbstract:
This thesis is focused on a neural networks. Basic types of the neural networks and their applications are described in the first part of this thesis. Second part is focused on the possibilities of their use in several sectors and subsequently on their use for discrete event simulation optimalization. Neural networks are not appropriate for this use. The last chapter contains news about neural networks …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 5. 2017
Zveřejnit od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Ing. Pavel Raška, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
SLADKÝ, Richard. Neuronové sítě a jejich využitelnost v rámci diskrétní simulační optimalizace. Plzeň, 2017. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta strojní
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta strojníVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI
Fakulta strojníBakalářský studijní program / obor:
Strojní inženýrství / Průmyslové inženýrství a management
Práce na příbuzné téma
-
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Neuronové sítě a jejich aplikace
Erik Benovic -
Neuronové sítě ve finančních institucích
Odler Odler -
Dotrénování neuronové sítě
Daniel Pazderník -
Trénování neuronové sítě
Gennadij Strionov -
Neuronové sítě pro automatickou detekci log v obraze
Zbyněk Novák -
Hluboké neuronové sítě pro klasifikaci objektů ve snímcích 2D LIDARu
Ján Horváth