Hledat
Zobrazují se záznamy 21-30 z 46
Kódování vstupů a výstupů pro metody supervizovaného shlukování, Input-Output Representations for Supervised Clustering Methods
; 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., 2021-06-01)
V rámci této práce zkoumáme možná řešení pro problém supervizovaného shlukování se zaměřením na metody založené na neuronových sítích. Naší motivací jsou problémy jako je shrnutí textu podle sémantiky, extrakce tématu z ...
Využití rychlé aproximace funkcí v heuristickém algoritmu iterace hodnot, Using Fast Upper-Bound Approximation in Heuristic Search Value Iteration
; Vedoucí práce: Bošanský Branislav; Oponent práce: Schaefer Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-07)
Řada bezpečnostních problémů, jako jsou pronásledovací hry nebo hlídkovací hry, lze modelovat jako jednostranné, částečně pozorovatelné stochastické hry (OS-POSG). V těchto problémech proti sobě soupeří dvě strany, ale ...
Základy symetrií v hlubokém učení, Exploring Symmetries in Deep Learning
; 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 ...
Metody strojového učení pro efektivní kompresi obrazu, Machine Learning Techniques for High Performance Image Compression
; Vedoucí práce: Fliegel Karel; Oponent práce: Polák Ladislav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-27)
Tato práce si klade za cíl vytvořit orientační návod stále rostoucím oborem strojového učení, neuronových sítí a jejich aplikace v systémech efektivních kompresních metod založených na učení. První kapitola tvoří teoretický ...
Hluboké neuronové sítě ve vestavěných systémech, Deep Neural Networks in Embedded Systems
; Vedoucí práce: Hrubý Lukáš; Oponent práce: Zimmermann Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Tato práce prozkoumává možnosti využití hlubokých neuronových sití ve vestavěných systémech pro účely monitorování dopravy. Hlavním cílem je navrhnout, implementovat a otestovat prototyp systému využivajícího neuronové ...
Strojové učení v bojových sportech, Machine learning in combat sports
; Vedoucí práce: Uhrín Matej; Oponent práce: Drchal Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-24)
Tato bakalářská práce zkoumá příležitosti pro generování profitu na sázkařských trzích pro smíšená bojová umění (MMA) za pomoci strojového učení. Oficiální data z Ultimate Fighting Championship (UFC) byla shromážděna za ...
Predikce výsledků ve hře Counter-Strike s pomocí strojového učení, Predicting Counter-Strike Game Outcomes with Machine Learning
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Jindra Vojtěch (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-01-26)
Vzestup odvětví esportů spolu s nárůstem popularity strojového učení poskytuje jedinečné příležitosti pro zlepšení aktuálně používaných metod předpovědí výsledků zápasů. Tato práce si klade za cíl poskytnout nový pohled ...
Přenos stylu na 3D model v reálném čase pomocí neuronové sítě, Real-Time Style Transfer to 3D Models Using Deep Convolutional Networks
; Vedoucí práce: Sýkora Daniel; Oponent práce: Sloup Jaroslav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-01-27)
S dnešním vývojem neuronových sítí se stále rozšiřují jejich aplikace. Jednou z nich je přenos výtvarného stylu z jednoho obrázku na druhý. Tedy výsledný obrázek si zachová jasné rysy objektů obsažených v něm, ale změní ...
Stanovení hustoty deště z dat CML spojů, Rain Intensity Estimation from CML Link Data
; Vedoucí práce: Kybic Jan; Oponent práce: Bareš Vojtěch (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-31)
Od roku 2006 se díky rozvoje telekomunikačních sítí snaží výzkumníci nalézt účinný model pro odhad hustoty deště z útlumu signálu komerčních mikrovlnných spojů. Původ této myšlenky se datuje až do roku 1977. Po dlouhou ...
Transfer learning v přenosu zkušeností s terénem mezi rozdílnými roboty, Transfer Learning of Ground Robot Terrain Experience
; Vedoucí práce: Prágr Miloš; Oponent práce: Pecka Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-02)
Pro autonomní roboty nasazené v neznámemém prostředí je výhodné odhadovat prostupnost okolního terénu, jelikož správné odhadnutí prostupnosti může pomoci k naplánování lepší cesty vedoucí skrz terén. Tvorba modelu pro odhad ...