• Digitální dvojče mechanického systému modelované hybridně s pomocí FEM a Grafových neurálních sítí 

      Autor: Marek Ciklamini; Vedoucí práce: Vyhlídal Tomáš; Oponent práce: Janáčová Dagmar
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-20)
      Práce zdůrazňuje efektivitu metod strojového učení v různých vědeckých oblastech a zdůrazňuje cíl vývoje přesných matematických modelů pro složité systémy. Je nastíněna konkrétní aplikace zaměřená na tvorbu digitálních ...
    • Grafové neuronové sítě a hluboké posilované učení při rozvrhování prací 

      Autor: Yury Hayeu; Vedoucí práce: Holeňa Martin; Oponent práce: Herel David
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-07)
      Problém dynamického rozvrhování úloh je NP-těžký optimalizační problém s širokou škalou reálných aplikací. Jedním ze způsobů, jak přistoupit k problému dynamického rozvrhování úloh, je použití pravidel prioritního rozvrhování, ...
    • Rozšíření grafových neuronových sítí o relační logiku 

      Autor: Lukáš Zahradník; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Janisch Jaromír
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-31)
      Oblast grafových neuronových sítí rozšiřuje možnosti metod hlubokého učení z reprezentace dat ve formě tenzorů do strukturované reprezentace mimo Euklidovský obor. To umožňuje využití výkonu neurálních sítí na nepravidelných ...