Prohlížení Fakulta elektrotechnická dle předmětu "graph neural networks"
Zobrazují se záznamy 1-14 z 14
-
Aplikace hlubokého zpětnovazebního učení v praktických problémech se sekvenčním sběrem informací
; Vedoucí práce: Pevný Tomáš; Oponent práce: Sinha Arunesh
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-04-01)Tato práce se zaměřuje na praktické problémy se sekvenčním získáváním informací, tedy problémy, kde agenti konají akce postupně s ohledem na jejich současnou znalost, a v každém kroku se objeví nová informace. Mnoho problémů ... -
Architektury neuronových sítí pro heuristické funkce v obecných plánovacích problémech
; Vedoucí práce: Pevný Tomáš; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: Jakob Michal; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: García Sebastián; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: Khikhlukha Danila; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: 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 ... -
Metody grafových neuronových sítí pro zpracování dlouhých vstupů NLP modelů
; Vedoucí práce: Drchal Jan; Oponent práce: 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 ... -
Predikce asociací mezi cirkulárními RNA a nemocemi
; Vedoucí práce: Ryšavý Petr; Oponent práce: Ullrich Herbert
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-18)V posledních letech se svět nekódujících RNA rozšířil a odhalil význam dříve málo prozkoumané třídy molekul – cirkulárních RNA (circRNA). Ukazují potenciál jako biomarkery v diagnostice onemocnění, například pro diabetes, ... -
Predikce sportovních zápasů s neurálními modely
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: 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 ... -
Škálování hlubokého relačního učení
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: 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 ... -
Učení složitých závislostí v textu pomocí relačních neurálních modelů
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Drchal Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-02)Velké jazykové modely založené na neuronových sítích dosáhly v nedávné době pozoruhodných výsledků napříč mnoha úkoly z oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP). Přesto se ukázalo, že je pro tyto modely problematické ... -
Výběr vhodných typů relací pro algoritmy strojového učení na grafech
; Vedoucí práce: Procházka Pavel; Oponent práce: 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
; 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., 2021-06-07)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 ...