software

Hluboká neuronová síť je určena k aproximaci silně nelineárních závislostí, jako závislostí stavu zařízení na vybraných měřených parametrech zařízení. Pro odhad parametrů hluboké neuronové sítě (trénování) byl užit algoritmus zpětného šíření chyby. Trénování probíhá ve dvou fázích, tj. nejprve předučení sítě dopředným směrem pomocí autokodérů (učení bez učitele) a poté doučení sítě zpětným směrem (učení s učitelem), eliminuje se tak tlumení zpětného šíření chyby. Autokodér je vícevrstvý perceptron se shodným počtem vstupních a výstupních neuronů o lichém počtu vrstev, kde střední vrstva je označována jako dělící. Autokodér se na sadě vstupních vzorů učí autoasociativní funkci, tj. vzor předložený na vstup reprodukovat na výstupu.

Hluboká neuronová síť; Autokodér; Zpětné šíření chyby

31. 8. 2023

Ústav elektroenergetiky, FEKT, VUT v Brně, Technická 12, Brno 61600

K využití výsledku jiným subjektem je vždy nutné nabytí licence

Poskytovatel licence na výsledek požaduje licenční poplatek

https://www.ueen.fekt.vut.cz/deep-neural-network-0