Artificial neural networks for pattern recognition

Abstract

Název práce: Rozpoznávání vzorů pomocí neuronových sítí Autor: Marek Kukačka Katedra (ústav): Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Katedra softwarového inženýrství e-mail vedoucího: Iveta.Mrazova@mff.cuni.cz Abstrakt: V této práci jsou popsány možnosti, výhody a nevýhody využití neuronových sítí při rozpoznávání vzorů. Je představeno několik modelů neuronových sítí použitelných pro tuto úlohu. Standardní vícevrstvá perceptronová síť je porovnávána se sofistikovanější konvoluční sítí. Práce také představuje nový model, inspirovaný konvolučními sítěmi, jehož účelem je odstranit některé jejich nedostatky. Práce popisuje výsledky testů porovnávajících výsledky popsaných neuronových sítí na úloze rozpoznávání ručně psaných číslic. Klíčová slova: neuronové sítě rozpoznávání vzorů

Title: Artificial neural networks for pattern recognition Author: Marek Kukačka Department: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Supervisor: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Katedra softwarového inženýrství Supervisor's email address: Iveta.Mrazova@mff.cuni.cz Abstract: This work describes the advantages and disadvantages of using neural networks for pattern recognition. Several neural network models are described and their use for pattern recognition is demonstrated. Standard multi-layered perceptron model is compared to a more sophisticated convolutional network model. A new network model is introduced, which is inspired by the convolutional networks and aimed at rectifying some of their shortcomings. The work describes results of tests performed with the described network model on the problem of recognizing hand-written digits. Keywords: neural networks pattern recognition