Detail práce

Evoluční algoritmy v návrhu konvolučních neuronových sítí

Diplomová práce Student: Badáň Filip Akademický rok: 2018/2019 Vedoucí: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.
Název anglicky
Evolutionary Algorithms in Convolutional Neural Network Design
Jazyk práce
český
Abstrakt

Táto práca sa zaoberá možnosťami automatizácie návrhu neurónových sietí pomocou neuroevolúcie, t. j. využitia evolučných algoritmov pri konštruovaní umelých neurónových sietí alebo optimalizovaní ich parametrov. Cieľom práce je navrhnúť a implementovať evolučný algoritmus v podobe frameworku slúžiaceho na automatizáciu a optimalizáciu návrhu topológií konvolučných neurónových sietí. Účinnosť frameworku bola následne experimentálne vyhodnotená na úlohách klasifikácie obrazu na datasetoch MNIST a CIFAR10. Výsledky ukázali, že neuroevolúcia má potenciál hľadať úspešné a efektívne architektúry konvolučných neurónových sietí.

Klíčová slova

evolučné algoritmy, genetické algoritmy, konvolučné neurónové siete, neuroevolúcia

Ústav
Ústav počítačových systémů FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie, obor Počítačové a vestavěné systémy
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení A
Obhajoba
17. června 2019
Oponent
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D.
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm "A".

Otázky u obhajoby
  1. V práci je provedeno srovnání kvality získaných sítí vůči literatuře nicméně uvedené srovnání může být v neprospěch navrženého řešení díky omezení se na lineární topologii. Lze z literatury odvodit, kde je limit lineární topologie z pohledu kvality výsledné neuronové sítě vůči nelineárním strukturám (viz např. Skip Connections v CNN, Residual Connections v ResNet)?
  2. V práci je navržena fitness funkce agregující dvě kritéria - kvalitu a komplexitu. Nepovede takový přistup k předčasné konvergenci z důvodu protichůdnosti těchto kriterií?
Komise
Fučík Otto, doc. Dr. Ing. (UPSY FIT VUT), předseda
Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Vranić Valentino, doc. Ing., Ph.D. (FIIT STU), člen
Citace
BADÁŇ, Filip. Evoluční algoritmy v návrhu konvolučních neuronových sítí. Brno, 2019. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2019-06-17. Vedoucí práce Sekanina Lukáš. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22007/
BibTeX 
@mastersthesis{FITMT22007,
    author = "Filip Bad\'{a}\v{n}",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Evolu\v{c}n\'{i} algoritmy v n\'{a}vrhu konvolu\v{c}n\'{i}ch neuronov\'{y}ch s\'{i}t\'{i}",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2019,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22007/"
}

Závěrečné práce

Nahoru