Klasické a impulzní neuronové sítě

Matějka, Jakub

Klasické a impulzní neuronové sítě

dc.contributor.advisor	Mouček Roman, Doc. Ing. Ph.D.
dc.contributor.author	Matějka, Jakub
dc.contributor.referee	Vařeka Lukáš, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted	2022-6-14
dc.date.accessioned	2022-07-25T22:31:02Z
dc.date.available	2020-10-5
dc.date.available	2022-07-25T22:31:02Z
dc.date.issued	2022
dc.date.submitted	2021-6-24
dc.description.abstract	Impulzní neuronové sítě jsou slibným nástupcem široce používaných tradičních neuronových sítí. Impulzní sítě se drží biologické předloze co nejvěrohodněji. Avšak, takové chování je časově i energeticky náročné na Von-Neumannově architektuře. Proto je vyvíjena zcela nová architektura zvaná neuromorfní a také nástroje pro její simulování na standardních procesorech. Tato práce se soustředí na porovnání výkonu obou typů sítí při klasifikování elektroencefalografických dat. Jsou použity dva modely od každého typu sítí a data jsou předzpracovány dvěma odlišnými způsoby. Jsou prezentovány nejlepší dostupné aktivační funkce, impulzní neurony a knihovny pro simulaci. Dosažené výsledky klasifikací a neuronové modely jsou rozebrány.	cs
dc.description.abstract-translated	Spiking Neural Networks (SNN) are a promising successor to the widely used Artificial Neural Networks (ANN). SNNs aim to be as bio-plausible as possible. However, such behavior is time and energy consuming on the Von-Neumann architecture. Therefore, an entirely new architecture called neuromorphic is being developed and tools to simulate it on standard processors as well. This thesis focuses on comparing the performance of both types of networks in classifying event-related potentials dataset. Two models from each type of network are used and the data are preprocessed in two different ways. The state-of-the-art activation functions, spiking neurons and libraries for simulation are presented. The achieved classification results and the neural models are discussed.	en
dc.description.result	Obhájeno
dc.format	43
dc.identifier	86456
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/49353
dc.language.iso	en
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení
dc.subject	tradiční neuronové sítě	cs
dc.subject	impulzní neuronové sítě	cs
dc.subject	neuromorfní hardware	cs
dc.subject	erp klasifikace	cs
dc.subject.translated	artificial neural networks	en
dc.subject.translated	spiking neural networks	en
dc.subject.translated	neuromorphic hardware	en
dc.subject.translated	erp classification	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-level	Bakalářský
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Inženýrská informatika
dc.title	Klasické a impulzní neuronové sítě	cs
dc.title.alternative	Traditional and spiking neural networks	en
dc.type	bakalářská práce
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=86456