Klasifikace dat s využitím umělých neuronových sítí

Práce se zabývá neuronovými sítěmi využívanými ke klasifikaci dat. Teoretickou náplní práce je představení tří základních typů neuronových sítí využitelných ke klasifikaci dat. Těmito sítěmi jsou dopředná neuronová síť se zpětným šířením chyby, Hopfieldova síť s minimalizací energetické funkce a Kohonenova metoda samoorganizačních map. Ve druhé části práce jsou tyto algoritmy naprogramovány a testovány v prostředí Matlab. Na konci testování každé sítě jsou diskutovány výsledky.

Grantor dc:publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství

Author dc:creator

• Gurecká, Hana

Advisor dc:contributor.advisor

• Matoušek, Radomil

• Neuronové sítě
• zpětné šíření chyby
• Hopfieldova síť
• Kohonenovy samoorganizační mapy
• klasifikace dat
• Neural networks
• Backpropagation
• Hopfield net
• Kohonen self-organizing maps
• data classification

Statement dc:rights

• Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

Language dc:language.iso

cs

Dc Identifier Other

93030

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.vut.cz:11012/61085