Neural Network Visualization
| Název práce v češtině: | Vizualizace neuronových sítí |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Neural Network Visualization |
| Klíčová slova: | Vizualizácia|Konvolučné Neurónové Siete|Umelá Inteligencia |
| Klíčová slova anglicky: | Visualization|Convolutional Neural Network|Artificial Intelligence |
| Akademický rok vypsání: | 2020/2021 |
| Typ práce: | bakalářská práce |
| Jazyk práce: | angličtina |
| Ústav: | Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) |
| Vedoucí / školitel: | Mgr. Martin Pilát, Ph.D. |
| Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
| Datum přihlášení: | 19.02.2021 |
| Datum zadání: | 22.02.2021 |
| Datum potvrzení stud. oddělením: | 04.03.2021 |
| Datum a čas obhajoby: | 12.09.2022 09:00 |
| Datum odevzdání elektronické podoby: | 21.07.2022 |
| Datum odevzdání tištěné podoby: | 22.07.2022 |
| Datum proběhlé obhajoby: | 12.09.2022 |
| Oponenti: | Mgr. Klára Pešková, Ph.D. |
| Zásady pro vypracování |
| Neuronové sítě dosahují v posledních letech velkých úspěchů v široké oblasti strojového učení a umělé inteligence obecně. Jejich fungování je ale většinou těžko interpretovatelné. Cílem práce je vytvořit nástroj, který umožní vizualizaci vnitřních aktivací neuronové sítě a její porovnání pro různé vstupy (např. vstupy částečně skryté, případně tzv. matoucí vzory). Nástroj by měl umět zobrazit a porovnat i statistiky aktivací pro různé množiny vstupů. Výsledný nástroj se zaměří hlavně na konvoluční neuronové sítě.
Studentka nastuduje dostupnou literaturu o neuronových sítích a technikách pro jejich vizualizaci. Na základě těchto znalostí poté implementuje nástroj pro vizualizaci neuronových sítí a porovnání jejich aktivací pro různé vstupy. V samotném textu práce potom pomocí nástroje provede analýzu chování neuronových sítí v několika různých případech. |
| Seznam odborné literatury |
| [1] Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: "Deep Learning". MIT Press. 2016. ISBN: 978-0262035613
[2] Mingwei Li, Zhenge Zhao, Carlos Scheidegger: "Visualizing Neural Networks with the Grand Tour", Distill. 2020. ISSN: 2476-0757. DOI: 10.23915/distill.00025 [3] Ian Goodfellow, Jonathon Shlens, Christian Szegedy: "Explaining and harnessing adversarial examples." arXiv:1412.6572 (2014). |