Vývoj paralelních algoritmů pro strojové učení na GPU
Development of parallel algorithms in machine learning on GPUs
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Šimon Bařinka
Vedoucí práce
Oberhuber Tomáš
Oponent práce
Richtr Radek
Studijní obor
Teoretická informatikaStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra teoretické informatikyPráva
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
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce se zaměřuje na vývoj paralelních algoritmů pro strojové učení na GPU. V práci je podrobně popsána architektura umělých neuronových sítí a vybrané algoritmy tradičního strojového učení. Dále je popsán vývoj knihovny pro snadnou konstrukci umělých neuronových sítí a jejich následné paralelní učení na GPU nebo CPU pomocí algoritmu backpropagation. Součástí je testování implementované knihovny na nejznámějších veřejných datasetech. This thesis focuses on a development of parallel algorithms of machine learning executing on a GPU. It describes neural network architecture in a great detail as well as selected models of the conventional machine learning. Furthermore, it describes development of a library for simple construction and consecutive parallel training on a GPU or CPU, using backpropagation algorithm. Eventually, the implemented library is tested on the most popular public datasets.
Kolekce
- Bakalářské práce - 18101 [337]