Realizace základních typů neuronových sítí v mikrokontrolerech

DSpace Repository

Language: English čeština 

Realizace základních typů neuronových sítí v mikrokontrolerech

Show simple item record

dc.contributor.advisor Šenkeřík, Roman
dc.contributor.author Raška, Michal
dc.date.accessioned 2023-12-20T13:25:19Z
dc.date.available 2023-12-20T13:25:19Z
dc.date.issued 2022-12-02
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/54067
dc.description.abstract Bakalářská práce se zabývá možnostmi uplatnění neuronových sítí v oblasti mikrokontrolerů s omezeným výpočetním výkonem a pamětí s využitím čísel s pevnou řádovou čárkou. Cílem je zvýšení schopností autonomních systémů v oblasti robotiky, Internetu věcí (IoT), průmyslových, zabezpečovacích a dalších aplikací. Práce má dvě části, teoretickou a praktickou. V teoretické části jsou popsány dvě možnosti reprezentace reálných čísel v počítačové technice - formáty s pohyblivou a pevnou řádovou čárkou a jejich vlastnosti. Následuje základní popis neuronových sítí typu perceptron, Adaline, dopředná (feedforward) a konvoluční neuronová síť. Nakonec je popsána platforma procesorových jader ARM Cortex M0+ a M4F, historie jejího vzniku společnosti ARM a popis vybraných mikrokontrolerů založených na těchto jádrech. Praktická část se věnuje tvorbě knihovny v jazyce C pro základní matematické operace a datové struktury, které jsou využity pro implementaci knihoven realizujících vybrané typy neuronových sítí a učících algoritmů. Nakonec byly provedeny testy rychlosti a přesnosti, jak matematických funkcí, tak i vlastních naprogramovaných neuronových sítí. Na základě těchto testů byla vyhodnocena vhodnost a podmínky pro jejich budoucí využití v praktických aplikacích.
dc.format 82
dc.language.iso cs
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights Bez omezení
dc.subject Neuronové sítě cs
dc.subject ARM cs
dc.subject jazyk C cs
dc.subject pevná řádová čárka cs
dc.subject plovoucí řádová čárka cs
dc.subject strojové učení cs
dc.subject Neural networks en
dc.subject ARM en
dc.subject C language en
dc.subject fixed point en
dc.subject floating point en
dc.subject machine learning en
dc.title Realizace základních typů neuronových sítí v mikrokontrolerech
dc.title.alternative Implementation of Neural Networks on Microcontrollers
dc.type bakalářská práce cs
dc.contributor.referee Dulík, Tomáš
dc.date.accepted 2023-06-13
dc.description.abstract-translated The bachelor thesis deals with the possibilities of applying neural networks in the field of microcontrollers with limited computing power and memory using fixed-point numbers. The aim is to enhance the capabilities of autonomous systems in robotics, Internet of Things (IoT), industrial, security and other applications. The thesis has two parts, theoretical and practical. In the theoretical part, two options for representing real numbers in computing are described - floating-point and fixed-point formats and their properties. This is followed by a basic description of perceptron, Adaline, feedforward and convolutional neural networks. Finally, the ARM Cortex M0+ and M4F processor core platform is described, the history of its creation by ARM, and a description of selected microcontrollers based on these cores. The practical part is devoted to the creation of a C library for basic mathematical operations and data structures, which are used to implement libraries implementing selected types of neural networks and learning algorithms. Finally, tests of speed and accuracy of both the mathematical functions and the actual programmed neural networks were performed. Based on these tests, the suitability and conditions for their future use in practical applications were evaluated.
dc.description.department Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline Softwarové inženýrství cs
dc.thesis.degree-discipline Software Engineering en
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky cs
dc.thesis.degree-grantor Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics en
dc.thesis.degree-name Bc.
dc.thesis.degree-program Softwarové inženýrství cs
dc.thesis.degree-program Software Engineering en
dc.identifier.stag 63528
dc.date.submitted 2023-05-26


Files in this item

Files Size Format View Description
raška_2023_dp.pdf 6.393Mb PDF View/Open None
raška_2023_op.pdf 221.6Kb PDF View/Open None
raška_2023_vp.pdf 221.7Kb PDF View/Open None

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account