Neuronové sítě a genetické algoritmy

Tato práce se zabývá evolučními a genetickými algoritmy a jejich možnou spoluprací při tvorbě a učení neuronových sítí. V teoretické části jsou popsány genetické algoritmy a neuronové sítě. Také jsou popsány možnosti jejich kombinace a je proveden přehled existujících algoritmů. V praktické části je popsána implementace algoritmu NEAT. Dále jsou s algoritmem NEAT provedeny experimenty a na základě jejich výsledků je navrhnuta kombinace algoritmu s diferenciální evolucí. Výsledky kombinace algoritmů jsou zhodnoceny. V závěru je algoritmus NEAT porovnán s klasickými učícími metodami backpropagation (pro dopředné neuronové sítě) a backpropagation through time (pro rekurentní neuronové sítě) a to z hledika rychlosti učení, kvality odezvy sítě i jejich závislosti na velikosti sítě.

Grantor dc:publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií

Author dc:creator

• Karásek, Štěpán

Advisor dc:contributor.advisor

• Zbořil, František

• Evoluční algoritmy
• genetické algoritmy
• neuronové sítě
• neuroevoluce
• NEAT
• diferenciální evoluce.
• Evolutionary algorithms
• genetic algorithms
• neural networks
• neuroevolution
• differential evolution.

Statement dc:rights

• Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

Language dc:language.iso

cs

Dc Identifier Other

96179

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.vut.cz:11012/61862