Neurónové siete s logickými neurónmi môžu byť simulované konečnostavovým výpočtovým zariadením (automatom). Táto dôležitá vlastnosť platí aj v inverznom poradí, každé konečnostavové zariadenie môže byť simulované neurónovou sieťou s logickými neurónmi.
V mojej bakalárskej práci som navrhla spôsob, overila a graficky implementovala prevod rekurentnej neurónovej siete na konečnostavový automat tak, že obe zariadenia produkujú rovnaký výstupný reťazec znakov ako odozvu na vstupné znaky. Zároveň som navrhla spôsob, overila a graficky implementovala prevod konečnostavového automatu na rekurentnú neurónovú sieť.
Pri prevode konečnostavového automatu na rekurentnú neurónovú sieť som ale narazila na obmedzenie Karnaughovej mapy pri zisťovaní prechodovej funkcie automatu, ktorý obsahoval viac ako 2 stavy. Z tohto dôvodu som v mojej bakalárskej práci overila a implementovala prevod iba pre automat s maximálne dvomi stavmi.
Prevod konečnostavového automatu s viac ako dvoma stavmi na rekurentnú neurónovú sieť som navrhla a implementovala v rámci mojej diplomovej práce.
Vedúci bakalárskej práce: prof. Ing. Vladimír Kvasnička, DrSc.
Vedúca diplomovej práce: RNDr. Eva Rakovská, PhD.
Technická špecifikácia
Implementácia bola vytvorená v jazyku HTML, CSS a JavaScript vďaka čomu aplikácia funguje aj bez internetového pripojenia (ak si stiahnete aplikáciu do vášho počítača).
Rýchlosť výpočtu závisí od vášho konečného zariadenia. V prípade, že na prácu s aplikáciou využívate mobilné zariadenie, výpočet a vykreslenie výsledku trvá dlhšie.
Pre vykresľovanie konečnostavového automatu a neurónovej sieti som si vybrala JavaScriptovú knižnicu Raphaël. Knižnica Raphaël je chránená licenciou MIT, ktorá je súčasťou súboru raphael.js.
Nižšie si môžete stiahnuť zdrojový kód, bakalársku aj diplomovú prácu. Všetky práva vyhradené.