Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Návrh analogové neuronové sítě

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F17%3A00319412" target="_blank" >RIV/68407700:21230/17:00319412 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://sami.feld.cvut.cz/ldd17/sbornik_LDD2017.pdf" target="_blank" >http://sami.feld.cvut.cz/ldd17/sbornik_LDD2017.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Návrh analogové neuronové sítě

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Článek pojednává o dnes aktuálních umělých neuronových sítích implementovaných na základě analogových struktur. Popisuje návrh jednoduché analogové neuronové sítě s učitelem a učící proces vychází z metody zpětné propagace. Implementace používá základní prvky obvodového simulátoru Spice. Analýzy navržených struktur jsou provedeny v simulátoru Spice OPUS. Konkrétně jsou prezentovány výsledky dvou simulací, kde první ověřuje funkčnost učícího procesu na jednom neuronu a druhá simuluje propagaci chyby a následné učení ve více vrstvách neuronové sítě.

  • Název v anglickém jazyce

    Design of artificial analog neural network

  • Popis výsledku anglicky

    This article presents current artificial neural networks implemented by analogue structures. It describes simple analogue neural network with supervised learning process based on back-propagation method. The implementation of the networks uses basic components of Spice circuit simulator. The designed structures are analysed in Spice OPUS simulator. There are results of two simulations presented in the article. The first one verifies the functionality of the learning process for one neuron and the second one simulates the error propagation in multiple layer neural network.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    978-80-01-06161-9

  • ISBN

    978-80-01-06161-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    31-37

  • Název nakladatele

    České vysoké učení technické v Praze

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    31. 5. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku