Knihovna implementující vícevrstvé neuronové sítě v ABRA Gen

Abstract

Práce se zabývá návrhem a implementací knihovny rozšiřující ABRA Gen o modul implementující vícevrstvé neuronové sítě. Navržený modul umožňuje vytvářet a konfigurovat sítě zvolených topologií. Sítím je možné přidávat vrstvy s konfigurovatelným počtem perceptronů, aktivačními funkcemi a způsoby inicializace vah. Model vzniklý inicializací navržené sítě je možné trénovat a použít pro predikci. Současně s tím je řešena otázka předzpracování dat v oblasti datové transformace, standardizace a normalizace.

The thesis deals with the design and implementation of a library extending ABRA Gen by a module implementing multilayer neural networks. The designed module allows you to create and configure networks of selected topologies. It is possible to add layers with a configurable number of perceptrons, activation functions and weight initialization techniques. The model created by initializing the designed network can be trained and used for prediction. At the same time, the issue of data preprocessing in the field of data transformation, standardization and normalization is addressed.