Bc. Jakub Hruška

Diplomová práce

Visualization of hidden layers in convolutional neural networks

Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Anotace:
Stejně jak v mnoha oborech vzrostla popularita strojového učení, vzrostla i složitost používaných modelů. Oblast vysvětlitelné umělé inteligence (XAI) se zabývá interpretací skrytých vnitřních procesů komplikovaných modelů. V této práci popisujeme jednu z větví XAI zvanou post-hoc metody. Pomocí nich prozkoumáváme vnitřní struktury konvolučních neuronových sítí, tzv. mapy rysů (feature maps). Dále …více
Abstract:
The popularity of machine learning raises in many fields, and so does the complexity of utilized models. Explainable Artificial Intelligence (XAI) aims to disclose the decision-making processes of complex models. This thesis provides an introduction to a branch of XAI called post-hoc methods. We explore internal representations of deep convolutional neural networks, so-called feature maps, using post …více
 
 
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 14. 12. 2021

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 1. 2. 2022
  • Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
  • Oponent: RNDr. Filip Lux

Citační záznam

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 informatiky

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Umělá inteligence a zpracování dat / Strojové učení a umělá inteligence