Show simple item record

Multilayer Perceptron Learning
dc.contributor.advisorRydvan, Pavel
dc.creatorBrambora, Tomáš
dc.date.accessioned2017-03-29T13:30:51Z
dc.date.available2017-03-29T13:30:51Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/5854
dc.description.abstractMultilayer perceptron networks are interesting alternative to the classical von neuman computational models. This thesis summarizes theoretical basis of their learning and describes the implemenatation of a multilayer pereptron network, designed as an agent for multiagent system BANG3. At the end of the thesis, we summarize the results of testing the implemented multilayer perceptron network on two data sets using different learning algorithms with various parameter configurations.en_US
dc.description.abstractVrstevnaté perceptronové sítě jsou zajímavou alternativou ke klasickým von neumannovským výpočetním modelům. V této práci jsou shrnuty teoretické základy jejich učení a je popsána implementace perceptronové sítě v podobě agenta určeného pro běh v multiagentním systému BANG3. V závěru práce jsou uvedeny výsledky testování implementované sítě na dvou sadách vstupních dat při použití různých učících algoritmů a různém nastavení jejich parametrů.cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.titleUčení vrstevnatých perceptronových sítícs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2006
dcterms.dateAccepted2006-06-26
dc.description.departmentStředisko informatické sítě a laboratořícs_CZ
dc.description.departmentNetwork and Labs Management Centeren_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId44218
dc.title.translatedMultilayer Perceptron Learningen_US
dc.contributor.refereeŠtanclová, Jana
dc.identifier.aleph000865724
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineProgrammingen_US
thesis.degree.disciplineProgramovánícs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Středisko informatické sítě a laboratořícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Network and Labs Management Centeren_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csProgramovánícs_CZ
uk.degree-discipline.enProgrammingen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csVrstevnaté perceptronové sítě jsou zajímavou alternativou ke klasickým von neumannovským výpočetním modelům. V této práci jsou shrnuty teoretické základy jejich učení a je popsána implementace perceptronové sítě v podobě agenta určeného pro běh v multiagentním systému BANG3. V závěru práce jsou uvedeny výsledky testování implementované sítě na dvou sadách vstupních dat při použití různých učících algoritmů a různém nastavení jejich parametrů.cs_CZ
uk.abstract.enMultilayer perceptron networks are interesting alternative to the classical von neuman computational models. This thesis summarizes theoretical basis of their learning and describes the implemenatation of a multilayer pereptron network, designed as an agent for multiagent system BANG3. At the end of the thesis, we summarize the results of testing the implemented multilayer perceptron network on two data sets using different learning algorithms with various parameter configurations.en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Středisko informatické sítě a laboratořícs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV