Adversarial Autoencoders in Protein Simulations – Bc. Vladimír Višňovský
Bc. Vladimír Višňovský
Diplomová práce
Adversarial Autoencoders in Protein Simulations
Adversarial Autoencoders in Protein Simulations
Anotace:
Cieľom tejto práce je implementácia plne funkčnej architektúry adverznej autoenkodérovej neurónovej siete na redukciu dimenzionality trajektórií molekulovej dynamiky. Architektúra je vyladená prostredníctvom ladenia hyperparametrov softvérovým balíkom KerasTuner. Vzhľadom na to, že výpočet efektívnych hyperparametrov, ako aj trénovanie adverzného autoenkodéra pozostáva z viacerých krokov nadväzujúcich …víceAbstract:
The aim of this thesis is to implement a fully functional architecture of an adversarial autoencoder neural network for dimensionality reduction of molecular dynamics trajectories. The architecture is tuned via hyperparameter tuning using KerasTuner framework. Due to the fact that the computation of effective hyperparameters, as well as adversarial autoencoder training, consists of multiple steps building …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 13. 12. 2022
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/fz8j3/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 27. 1. 2023
- Vedoucí: Mgr. Aleš Křenek, Ph.D.
- Oponent: RNDr. Tomáš Rebok, Ph.D.
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 informatikyMagisterský studijní program / obor:
Řízení softwarových systémů a služeb / Řízení vývoje softwarových systémů
Práce na příbuzné téma
- Žádné práce na příbuzné téma.