Browsing by Subject "grafové neuronové sítě"
Now showing items 1-15 of 15
-
Architektury neuronových sítí pro heuristické funkce v obecných plánovacích problémech
; Supervisor: Pevný Tomáš; Opponent: Chvalovský Karel
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-05)Tato bakalářská práce porovnává architektury neuronových sítí pro heuristické funkce v obecných plánovacích problémech. Zkoumá různé metody kódování plánovacích problémů a využití grafových neuronových sítí. Dále navrhuje ... -
Automatické zpřesňování cyklistických navigačních grafů ze záznamů dat o projetých trasách
; Supervisor: Jakob Michal; Opponent: Šír Gustav
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-08)V kontextu plánování cyklistických tras je kvalita povrchu jednou z nejdůležitějších vlastností cest. Tento atribut je bohužel často v používaných mapách špatně vyplněn nebo úplně chybí. V minulosti byla kvalita povrchu ... -
Detekce propagandistických článků podle šíření na internetu
; Supervisor: García Sebastián; Opponent: Catania Carlos
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-08)Tato práce navrhuje nový přístup k rozpoznávání výpočetní propagandy. Zatímco předchozí výzkum v této oblasti se zaměřuje buď na analýzu obsahu nebo na identifikaci škodlivých agentů na sociálních sítích, tato práce se ... -
Detekce škodlivých souborů na základě podobnosti grafu volání funkcí
; Supervisor: Khikhlukha Danila; Opponent: Pevný Tomáš
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)S rostoucím množstvím škodlivých souborů se stalo využití strojového učení pro jejich detekci nezbytností. Autoři škodlivých souborů vytváří důmyslnější programy, aby překonali stále se zlepšující antivirovou ochranu. ... -
Hluboké učení pro relační databáze
; Supervisor: Šír Gustav; Opponent: Drchal Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-18)Relační databáze uchovávají většinu světových dat. Nicméně jejich potenciál v hlubokém učení je značně nevyužitý. Tato diplomová práce zkoumá integraci hlubokého učení s relačními databázemi, využívajíc komplikovaná vzájemná ... -
Interpretovatelné hluboké učení se symetriemi pro plánování
; Supervisor: Šír Gustav; Opponent: Drchal Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-13)V mnoha doménách včetně automatizovaného plánování se hluboké učení stalo hlavním přístupem k řešení složitých problémů pomocí učení se z dat bez nutnosti zapojení doménových expertů. Tento postup je ale často neefektivní ... -
Korekce topologie ve 3D modelech pomocí neuronové sítě
; Supervisor: Nováček Tomáš; Opponent: Vévoda Petr
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-08)Edge flow je základní koncept v 3D modelovaní. Hraje významnou roli v~přirozené 3D deformaci, převážně využívané v animacích. Ne vždy má 3D mesh optimální edge flow a existuje mnoho nástrojů k jeho zlepšení, které jsou ... -
Metody grafových neuronových sítí pro zpracování dlouhých vstupů NLP modelů
; Supervisor: Drchal Jan; Opponent: Šír Gustav
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-02-01)Užitečnost a dopady metod zpracování přirozeného jazyka stále nabývají na důležitosti. Představení Transformerů dovolilo snadné řešení mnoha úloh, jako například zodpovídání otázek nebo sumarizace dokumentů, pomocí jednotné ... -
Modelování proudění kolem leteckého profilu pomocí grafových neuronových sítí
; Supervisor: Rybář Vojtěch; Opponent: Vašata Daniel
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-09)V bakalářské práci podáváme přehled využití strojového učení ve výpočetní dynamice tekutin. Implementovali jsme nejmodernější grafovou neuronovou síť pro simulaci proudění vzduchu kolem profilu křídla ve 2D. Trénujeme model ... -
Predikce sportovních zápasů s neurálními modely
; Supervisor: Šír Gustav; Opponent: Drchal Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-21)Tato práce prozkoumává problém predikce sportovních výsledků a nabízí dva přístupy řešení pomocí neuronových sítí. První přístup je tradiční umělá neuronová síť s embeddingem jednotlivých týmu. Druhé řešení je relativně ... -
Reprezentace problémů klasického plánování pro učení heuristické informace grafovými neuronovými sítěmi
; Supervisor: Urbanovská Michaela; Opponent: Trunda Otakar
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-15)V oblasti umělé inteligence je klasické plánování považováno za důležitou součást výzkumu, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a technik pro řešení problémů v deterministickém a plně pozorovatelném prostředí. Práce se ... -
Schelling games: na neústupných agentech záleží
; Supervisor: Schierreich Šimon; Opponent: Knop Dušan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-02-08)Zabýváme se studiem strategických her, které jsou inspirovány Schellingovým segregačním modelem. V těchto hrách zkoumáme, jak se agenti, rozdělení do několika typů, pohybují na neorientovaných grafech. Bereme v potaz dva ... -
Škálování hlubokého relačního učení
; Supervisor: Šír Gustav; Opponent: Drchal Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-13)Hluboké relační učení zevšeobecňuje principy neuronových sítí na učení na relačních datech, čímž umožňuje využít přirozeně strukturální povahu takových dat (tvořenou např.~cizími klíči v relačních databázích) jako součást ... -
Výběr vhodných typů relací pro algoritmy strojového učení na grafech
; Supervisor: Procházka Pavel; Opponent: Lukáš Ondřej
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-15)V této závěrečné práci zkoumám souvislost mezi strukturou grafu a výkonem grafových algorithmů pro úlohu vyhledávání uzlů se specifickou vlastností. Hlavním cílem je identifikovat strukturální vlastnosti, které přispívají ... -
Základy symetrií v hlubokém učení
; Supervisor: Šír Gustav; Opponent: Janisch Jaromír
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-07)Mnoho aplikací hlubokého učení se zabývá aproximací funkcí, které obsahují nějakou formu symetrie vzhledem k jejich vstupu. Tento fakt se však často při tvorbě architektury zanedbává, výjimkou jsou pouze hojně rozšířené ...