Bc. Lukáš Daubner
Bachelor's thesis
Deep learning
Deep learning
Abstract:
Deep learning je nový a v dnešní době velmi populární větev strojového učení. Deep learning znamená zejména vývojový stupeň umělých neuronových sítí. Tato práce se věnuje deep learningu právě z jejich pohledu. Popisuje v první řadě nejzákladnější principy klasických, tedy mělkých, neurnonových sítí. Dále a především se věnuje hlubokým variantám neuronových sítí a to konkrétně Hlubokým belief sítím …moreAbstract:
Deep learning is new and currently very popular branch in machine learning. Deep learning is considered as a next step in neural networks and this thesis follows that approach. In the first part it maps the most basic principles of shallow neural nets. In the second it covers its deep variants, namely Deep belief networks and Stacked autoencoders. It also covers the building blocks of those nets: Restricted …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 1. 2016
Identifier:
https://is.muni.cz/th/tmuko/
Thesis defence
- Date of defence: 12. 2. 2016
- Supervisor: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
- Reader: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsBachelor programme / field:
Informatics / Artificial Intelligence and Natural Language Processing
Theses on a related topic
-
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Návrh a implementace neuronové sítě YOLO3 pro rozpoznávání zvolených objektů v reálném čase
Vít Hlaváček -
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Vzdělávací hra vysvětlující strojového učení a neuronové sítě
Jakub Ostrihoň -
Časoprostorové predikční modelování pandemie COVID-19 užitím umělé neuronové sítě
Martin KUKRÁL -
Neuronové sítě a jejich aplikace
Erik Benovic -
Model vozidla s automatickým sledováním trasy pomocí konvoluční neuronové sítě
Jakub Zahradník -
Vývoj neuronové sítě pro rozpoznávání objektu v digitálním obrazu
Denis Voinkov