Browsing katedra kybernetiky by Author "Shekhovtsov Oleksandr"

Now showing items 1-4 of 4

    • Bayesovské učení binárních neuronových sítí 

      Author: Tejas Bhatnagar; Supervisor: Shekhovtsov Oleksandr; Opponent: Flach Boris
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-02-01)
      Neural Networks with binary weights are of special interest as they are computation friendly and do not demand a lot hardware. However, training is rather challenging as they these binary weights do not have a gradient. ...

    • Učení binárních-ternárních neuronových sítí 

      Author: Viktor Nezveda; Supervisor: Pevný Tomáš; Opponent: 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 ...

    • Uvolněná kvantizace a binarizace neuronových sítí 

      Author: Martin Mráz; Supervisor: Shekhovtsov Oleksandr; Opponent: Azayev Teymur
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-31)
      Kvantované neuronové sítě (QNNs) pomáhají implementovat rozsáhlé modely na zařízeních s omezenými hardwarovými zdroji. Cílem této práce je porovnat a zlepšit metody pro trénování QNNs, aby se zmenšil rozdíl mezi kvantizovanými ...

    • Výpočet Ljapunovových exponentů z časových řad 

      Author: Lejla Dobrić; Supervisor: Lynnyk Volodymyr; Opponent: Shekhovtsov Oleksandr
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-08-31)
      Ljapunovovy exponenty jsou důležité pro charakterizaci atraktoru nelineárního dynamického systému a jeho citlivost na počáteční podmínky. Jinými slovy, Ljapunovovy exponenty nám říkají, kdy je systém chaotický. V této práci ...