Klasifikace časových řad pomocí umělých neuronových sítí
Time Series Classification with Artificial Neural Networks
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Waller Jakub
Supervisor
Borovička Tomáš
Opponent
Vašata Daniel
Field of study
Znalostní inženýrstvíStudy program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra teoretické informatikyRights
A 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.htmlVysokoškolská 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
Metadata
Show full item recordAbstract
Mnoho různých architektur umělých neuronových sítí bylo navrženo, kupříkladu konvoluční neuronové sítě a long short-term memory neuronové sítě. Cílem této práce je aplikovat tyto sítě na klasifikaci časových řad. Po teoretickém popisu těchto architektur je navržena metoda pro jejich experimentální porovnání, a ta je následně implementována v Pythonu. Tato metoda zahrnuje automatickou optimalizaci hyperparametrů neuronových sítí. Popsané architektury jsou poté důkladně porovnány na třech benchmarkových datasetech. Toto porovnání ukazuje, že long short-term memory neuronové sítě dosahují na dvou ze tří datasetů lepších výsledků než konvoluční neuronové sítě. Various architectures of artificial neural networks have been developed such as convolutional neural networks and long short-term memory neural networks. The aim of this thesis is to apply these networks on the classification of time series. After a theoretical description of the architectures, an experimental procedure for their comparison is proposed and implemented in Python. The procedure includes automatic optimisation of neural network's hyperparameters. Based on this procedure, the architectures are thoroughly compared on three benchmark data sets. The comparison shows that long short-term memory neural networks achieve better results than convolutional neural networks on two of these data sets.
Collections
- Diplomové práce - 18101 [216]