Detail práce
Využití evolučních algoritmů při učení neuronových sítí
Tato práce má za úkol nalézt a porovnat možnosti spolupráce evolučních algoritmů při učení neuronové sítě a také jejich následné porovnání s klasickým přístupem učení pomocí back-propagation. Toto porovnání je demonstrováno na hluboké dopředné síti, která je využita při klasifikačních úlohách. Optimalizace probíhá na úrovni hledání optimálních hodnot vah a biasů sítě při zachování její stejné topologie. Jako evoluční algoritmy pro tuto optimalizaci jsou vybrány tři metody. Jedná se o genetický algoritmus, diferenciální evoluci a optimalizaci hejnem částic. Demonstrační program je implementován v programovacím jazyce Python3 a to bez použití knihoven pro strojové učení.
neuroevoluce, evoluční algoritmy, genetický algoritmus, diferenciální evoluce, optimalizace hejnem částic, neuronová síť, hluboké učení, strojové učení, Python
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.
- Jaká byla motivace vaší práce?
Fučík Otto, doc. Dr. Ing. (UPSY FIT VUT), člen
Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Szőke Igor, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Veselý Vladimír, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT19256, author = "David Vosol", type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce", title = "Vyu\v{z}it\'{i} evolu\v{c}n\'{i}ch algoritm\r{u} p\v{r}i u\v{c}en\'{i} neuronov\'{y}ch s\'{i}t\'{i}", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2019, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/19256/" }