Show simple item record

Neural networks as anomaly detectors

dc.contributor.advisorBorovička Tomáš
dc.contributor.authorRymeš Karel
dc.date.accessioned2017-06-07T14:53:02Z
dc.date.available2017-06-07T14:53:02Z
dc.date.issued2017-01-14
dc.identifierKOS-587864557205
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/69099
dc.description.abstractTato práce teoreticky popisuje neuronové sítě a přináší obecné shrnutí přístupů používaných k detekci anomálií. Největší důraz je kladen na popsání aktuálního stavu technik detekce anomálií založených na umělých neuronových sítí. Ve velkém detailu jsou popsány sítě s radiální bázovou funkcí, autoenkoder, deep belief network a omezený Boltzmannův stroj. Tato práce též přináší experimentální doporučení ohledně výběru topologie a hyperparametrů autoenkoderu a stacked autoenkoderu. Experimentální část této práce je napsána v Pythonu.cze
dc.description.abstractThis work theoretically describes artificial neural networks and overviews the anomaly detection branch. The biggest emphasis is then placed on the description of the current state of the anomaly detection techniques based on the neural networks. The radial basis function network, autoencoder, deep belief network and restricted Boltzmann machines are described in great detail. The thesis also provides experimental advice on hyperparameter and topology selection for the regular and stacked autoencoder. The experimental part of the work is written in Python.eng
dc.language.isoENG
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.eng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.cze
dc.subjectneuronové sítě, detekce anomálií, rešerše, optimalizace hyper parametrů, generalizační schopnosti, sítě s radiální bázovou funkcí, autoenkoder, Deep Belief Network, omezený Boltzmannův strojcze
dc.subjectNeural Networks, Anomaly Detection, Survey, hyper-parameter optimization, generalization capabilities, Radial Basis Function Network, Autoencoder, Deep Belief Network, Restricted Boltzmann Machineeng
dc.titleNeuronové sítě jako detektory anomáliícze
dc.titleNeural networks as anomaly detectorseng
dc.typeBAKALÁŘSKÁ PRÁCEcze
dc.typeBACHELOR THESISeng
dc.date.accepted2017-02-08
dc.contributor.refereeVašata Daniel
theses.degree.disciplineTeoretická informatikacze
theses.degree.grantorkatedra teoretické informatikycze
theses.degree.programmeInformatikacze


Files in this item




This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record