ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Cybernetics
  • Bachelor Theses - 13133
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Cybernetics
  • Bachelor Theses - 13133
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Konvoluční neuronové sítě s lokálními kontextovými maskami

Convolutional Neural Networks with Local Context Masks

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Jakub Paplhám
Supervisor
Petříček Tomáš
Opponent
Smutný Vladimír
Study program
Kybernetika a robotika
Institutions assigning rank
katedra kybernetiky



Rights
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.html
Vysokoškolská 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 record
Abstract
Práce navrhuje, implementuje a vyhodnocuje užití modifikované konvoluční operace v konvolučních neuronových sítích, která explicitně uvažuje dodatečný kontext při zpracování dat. Toho je docíleno mechanismem, ve kterém lokální kontext nabývá formy lokální konvoluční masky s reálnými hodnotami, která přiděluje vyšší váhy kontextuálně blízkým datům a nižší váhy kontextuálně vzdáleným datům. Text shrnuje základy strojového učení a stručně probírá teoretický základ navrhované metody. Jsou natrénovány sítě využívající tradiční a novou operaci pomocí jednoduchého, férového trénovacího procesu. Předpoklady mnoha prospěšných vlastností operace jsou vyvráceny, některé předpoklady jsou potvrzeny. Tradiční konvoluce v experimentech dosahuje lepších výsledků než nově navržená operace.
 
This work proposes, implements and evaluates modified convolution operation within CNNs which explicitly considers additional context when processing data. This is done through a mechanism where local context corresponds to a local real-valued convolution mask which assigns higher weights to contextually close data and lower weights to contextually distant data. Basics of machine learning are briefly reviewed and theoretical background for the method is given. Networks with and without the novel operation are trained with a simple, fair training process, utilizing identical training parameters. Many expectations of potential benefits are refuted, some are confirmed. Traditional convolution is found to achieve better results in the experiments than the proposed novel operation.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/89987
View/Open
PLNY_TEXT (4.321Mb)
POSUDEK (220.7Kb)
POSUDEK (92.74Kb)
Collections
  • Bakalářské práce - 13133 [566]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV