Hledat
Zobrazují se záznamy 1-5 z 5
Paralelizace metody momentů a na ní založená tvarová syntéza s využitím strojového učení, Method of Moments on GPU and Shape Synthesis Using Machine Learning Techniques
; Vedoucí práce: Čapek Miloslav; Oponent práce: Olcan Dragan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)
Tato práce je zaměřena na popis a implementaci metody momentů v elektromagnetismu pro grafické akcelerátory s technologií CUDA. Je zhodnoceno realné zrychlení oproti již existující implementaci v anténním toolboxu AToM ...
Apriorní modely pro rubustní adversariální hluboké učení, Prior models for robust adversarial deep learning
; Vedoucí práce: Flach Boris; Oponent práce: Schlesinger Dmitrij (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Hluboké sítě naučené standardními metodami diskriminačního učení jsou náchylné k protichůdným vzorům. Výcvik nepřátelsky robustních hlubokých sítí proto vyžaduje nové metody učení. Jednou zajímavou možností je zahrnout ...
Návrh řízení zdrojů elektrické energie zohledňující nová pravidla na trhu s energiemi, Scheduling of Energy Resources Considering New Regulations of the Electricity Market
; Vedoucí práce: Šůcha Přemysl; Oponent práce: Findura Milan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-01)
Práce se zabývá řízením a optimalizací distribuovaných energetických systémů. Cílem práce je návrh algoritmu, pro optimální řízení distribuovaného systému v reálném čase. První část práce se zabývá obecným popisem trhu s ...
Evoluční optimalizace v náhodných lineárních podprostorech, Evolutionary Optimization Using Random Embeddings
; Vedoucí práce: Pošík Petr; Oponent práce: Kubalík Jiří (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-06)
Tato práce zkoumá použití náhodných vnoření v evolučních optimalizačních algoritmech k řešení problémů vysokodimenzionálních optimalizací typu černé skříňky. Za pomocí vnoření vysokodimenzionálních prostorů do prostorů s ...
Učení binárních-ternárních neuronových sítí, Training of Binary-Ternary Neural Networks
; Vedoucí práce: Pevný Tomáš; Oponent práce: Shekhovtsov Oleksandr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-05)
Neuronové sítě jsou užitečné nástroje pro efektivní řešení rozličných problémů. Jednou z jejich hlavních nevýhod je však to, že jsou pro člověka často nepřehledné a jejich závěry neodůvodněné. V této práci formulujeme ...