Projekty


Implementace vybraných učicích algoritmů neuronových sítí do jádra výpočetního systému

Garant: Ing. Jiří Fejfar, Ph.D.


Základné informácie   Pracovníci      


Na tejto stránke máte zobrazené podrobné informácie o projekte. Pri hlavných projektoch sa zobrazuje navyše zoznam podprojektov.

Popis projektu:Projekt navazuje na čtyři financované projekty IGA z minulých let tvořící systém pro výpočty neuronovými sítěmi. V posledním projektu Rozšíření jádra výpočetního systému o úlohy klasifikace, byla implementována Kohonenova samoorganizující se mapa s učením bez učitele. Tento učící algoritmus samoorganizujcí se mapy je nejvíce rozšířen a má široké uplatnění v klasifikačních úlohách, kde předem nemáme k dispozici ohodnocené data (labeled data). Cenou za tuto jednoduchost jsou obvykle horší výsledky ve srovnání s metodami učení s učitelem. Cílem tohoto projektu je implementovat do stávajícího systému další učící algoritmy pro Kohonenovu samoorganizační mapu za účelem zlepšení přesnosti a využitelnosti. Jedná se o algoritmy učení s učitelem. Jejich vhodná kombinace s algoritmy učení bez učitele povede k vytvoření a implementaci nové metody pracující na principu učení s částečným dohledem (tzv. semi-supervised learning). Výsledky řešení projektu významně přispějí k vlastním řešením dizertačních prácí navrhovatele i spolupracovníků.
Druh projektu:IGA (Projekt financovaný Interní grantovou agenturou)
Pracovisko:Ústav informatiky (PEF)
Stav projektu:Riešený
Dátum začatia projektu:28. 03. 2011
Počet pracovníkov projektu:4
Počet oficiálnych pracovníkov projektu:0