Roman KALIVODA
Bachelor's thesis
Extension of neural network architecture
Extension of neural network architecture
Abstract:
Spiking neural networks (SNNs) are artificial neural networks designed to mimic sparse and asynchronous nature of information processing observed in biology. In recent years, deep spiking networks emerged with efforts to draw on experiences with classic deep networks. There also appeared attempts to reuse the available state-of-the-art analogue neural networks (ANNs) completely, and replace the neurons …moreAbstract:
Impulsní neuronové sítě jsou variantou umělých neuronových sítí, které jsou navrženy, aby simulovaly přirozenou rozptýlenost a asynchronii pozorovanou u biologických neuronových sítí. Pokrok v nedávné době umožnil vytváření vícevrstvých impulsních sítí. S tím se objevila i snaha dosáhnout podobných úspěchů jako s klasickými vícevrstvými sítěmi. Objevily se také snahy o opětovné využití již existujících …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 5. 2020
Accessible from:: 31. 12. 2999
Thesis defence
- Supervisor: Ing. Roman Mouček, Ph.D.
Citation record
The right form of listing the thesis as a source quoted
KALIVODA, Roman. Extension of neural network architecture. Plzeň, 2020. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Full text of thesis
Accessibility: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
University of West Bohemia
Faculty of Applied SciencesBachelor programme / field:
Computer Science and Engineering / Information Technologies
Theses on a related topic
-
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 -
Neuronové sítě pro automatickou detekci log v obraze
Zbyněk Novák -
Trénování neuronové sítě
Gennadij Strionov -
Hluboké neuronové sítě pro zpracování multimédií
Michal Lukáč