Neuronová síť typu transformer pro extrakci vlastností ze signálu

Smetana, Vojtěch

Publikace:
Neuronová síť typu transformer pro extrakci vlastností ze signálu

Diplomová práceopen access

dc.contributor.advisor	Doležel, Petr
dc.contributor.author	Smetana, Vojtěch
dc.contributor.referee	Štursa, Dominik
dc.date.accepted	2025-06-11
dc.date.accessioned	2025-07-07T07:31:19Z
dc.date.issued	2025
dc.date.submitted	2025-05-12
dc.description.abstract	Cílem práce je návrh a implementace extraktoru relevantních vlastností z vícekanálového signálu založeného na umělé neuronové síti typu transformer. V rámci práce bude navržena vlastní topologie umělé neuronové sítě a ve zvoleném frameworku bude tato topologie implementována. Schopnost extrakce relevantních vlastností bude ověřena na minimálně třech fyzikálně odlišných typech signálu.	cze
dc.description.abstract-translated	The objective of this work is to design and implement an extractor of relevant properties from a multi-channel signal based on a neural network of type transformer. The work will be focused on the design of a unique topology of an artificial neural network and its implementation in a chosen chosen framework. The ability to extract relevant properties will be verified on at least three different types of signal.	eng
dc.description.defence	Diplomová práce řeší návrh a implementaci extraktoru relevantních vlastností z vícekanálového signálu pomocí neuronového modelu typu transformer. Student při řešení použil znalosti a dovednosti spadající do několika předmětů navazujícího magisterského studijního programu Automatické řízení. Správnost navrženého řešení byla ověřena na třech odlišných doménách, přičemž byl vyhodnocována přesnost a stabilita výsledků napříč modalitami. Diplomant provedl podrobné srovnání výkonu transformerové architektury s tradičními metodami typu CNN a RNN, kde transformer opakovaně dosahoval lepších výsledů. Správnost řešení podpořil systematickým experimentováním, popisem postupů trénování i výsledků včetně interpretace dosažených metrik. Cíle diplomové práce byly splněny. Diplomant navrhl a implementoval vlastní architekturu transformeru pro extrakci relevantních vlastností, ale také úspěšně ověřil její schopnosti na třech fyzikálně odlišných typech signálů. Komise SZZ navrhuje práci na ocenění za vynikající studijní výsledky dle článku 4 odst. 1 písm. b) Stipendijního řádu Univerzity Pardubice.	cze
dc.description.department	Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.format	64 s.
dc.identifier.stag	47532
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/84974
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	neuronová síť	cze
dc.subject	model typu transformer	cze
dc.subject	zpracování signálu	cze
dc.subject	hluboké učení	cze
dc.subject	vícekanálové signály	cze
dc.subject	extrakce vlastností	cze
dc.subject	neural network	eng
dc.subject	transformer model	eng
dc.subject	signal processing	eng
dc.subject	deep learning	eng
dc.subject	multichannel signals	eng
dc.subject	feature extraction	eng
dc.thesis.degree-discipline	Automatické řízení	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Automatické řízení	cze
dc.title	Neuronová síť typu transformer pro extrakci vlastností ze signálu	cze
dc.title.alternative	Neural network of type transformer for feature extraction from a signal	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dspace.entity.type	Publication