Vícevrstvé hierarchické modely
Multilayer hierarchical models
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/20738Identifikátory
SIS: 49549
Kolekce
- Kvalifikační práce [11196]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Petříčková, Zuzana
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Softwarové systémy
Katedra / ústav / klinika
Katedra softwarového inženýrství
Datum obhajoby
25. 5. 2009
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Diplomová práca sa zameriava na oblasť hierarchických modelov asociatívnych pamätí (HAM), ktoré boli doposiaľ experimentálne skúmané len pre dve vrstvy. Cieľom práce je naštudovať existujúce hierarchické modely a experimentálne overiť ich vlastnosti pre viac vrstiev. Ukážeme, že súčasný model HAM nie je možné použiť pre viac vrstiev. Z tohto dôvodu navrhneme nový hierarchický model HAM-N, ktorý umožňuje využitie ľubovolného počtu vrstiev. Nový model HAM-N využíva štruktúru modelu HAM, ale vďaka upravenému procesu učenia a vybavovania odstraňuje pôvodné nedostatky modelu HAM. Model HAM-N experimentálne overíme s ohľadom na spracovanie veľkého počtu korelovaných vzorov. Súčasťou práce je aj zhodnotenie výsledkov experimentov.
This diploma thesis deals with hierarchical associative memories (HAM), which have been experimentally analysed only in the case of two layer hierarchy so far. The aim of this thesis is to study existing hierarchical models and evaluate experimentally their performance for more than two layer hierarchy. We show, that existing hierarchical model HAM is not suitable for three or more layer hierarchy. For that reason, we propose a new version of hierarchical model (called HAM-N), which enables utilization of any number of layers. The new model HAM-N uses the structure of the HAM model. However, due to modied learning and recall process, the HAM-N model eliminates the above-mentioned drawbacks of the HAM model. Finally, the HAM-N model is experimentally studied with respect to processing of large amounts of correlated patterns. Thesis also includes analysis of experiment results.