Prohlížení katedra kybernetiky dle předmětu "neural networks"
Zobrazují se záznamy 1-20 z 22
-
Adaptivní řízení pomocí neuronových sítí
; Vedoucí práce: Azayev Teymur; Oponent práce: Hauser Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-25)Online adaptivní řízení systémů s proměnlivými parametry je přetrvávající problém v odvětví řídící techniky. Systémy s proměnlivými parametry jsou dynamické systémy, jejichž vlastnosti jsou závislé na nepozorovatelné ... -
Aplikace strojového učení pro hledání nabitého Higgsova bosonu z ATLAS dat
; Vedoucí práce: Sopczak André; Oponent práce: Smolek Karel
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)Objevení Higgsova bosonu (2012) motivovalo vědce k hledání nabitého Higgsova bosonu. Přítomnost nabitého Higgsova bosonu je předpovídána mnoha teoriemi, které popisují rozšířený Standardní Model s několika různými Higgsovými ... -
Attention mechanizmus ve zpracování přirozeného jazyka
; Vedoucí práce: Genyk-Berezovskyj Marko; Oponent práce: Strnad Miroslav
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)Technologie pro zpracování přirozeného jazyka (anglicky Natural Language Processing - NLP) se již delší dobu aktivně vyvijí pro nejrozšířenější světové jazyky, např. angličtinu a němčinu. Nicméně, existuje málo prací a ... -
Efektivní implementace neuronových sítí pro použití v reálném čase
; Vedoucí práce: Čech Jan; Oponent práce: Hering Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)Neuronové sítě jsou v současné době jednou z nejpoužívanějších metod ve strojovém učení, která dala vzniknout vědecké disciplíně známé jako hluboké učení. Dosud byly úspěšně nasazeny v mnoha výzkumných odvětvích, jako jsou ... -
Expertní systém pro určování dominantní projevované emoce z hlasu
; Vedoucí práce: Hejda Jan; Oponent práce: Křivánek Václav
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)Obsahem této práce je analýza metod používaných pro rozpoznávání emocí z hlasu, metod pro extrakci příznaků ze hlasových nahrávek, analýza dostupných anotovaných datasetů pro trénování klasifikátoru a implementace systému ... -
Hluboké neuronové sítě ve vestavěných systémech
; 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 ... -
Metody zpracování obrazu pro dlouhodobou T&R navigaci mobilních robotů
; Vedoucí práce: Broughton George; Oponent práce: Kusumam Keerthy
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-03)Tato práce navazuje na výzkum dlouhodobých `teach-and-repeat' navigací, které jsou využívány u mobilních robotů s úkolem následování cesty. Tento druh navigací představuje alternativu ke SLAM (`Simateneously Mapping And ... -
Optimalizace vyhledávání leptoquarků pomocí strojového učení v datech z CERN ATLAS experiment
; Vedoucí práce: Sopczak André; Oponent práce: Petousis Vlasios
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-14)The Leptoquark is among the undiscovered particles which are being searched for in the Large Hadron Collider. Monte Carlo simulated events of proton-to-proton collisions corresponding to the Leptoquark are studied with the ... -
Pátrání po axionu podobných částicích s využitím strojového učení pro optimalizaci citlivosti k signálu s daty experimentu ATLAS z LHC Run-2
; Vedoucí práce: Sopczak André; Oponent práce: Flach Boris
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-07)V roce 2012 byl v CERNu objeven neutrální Higgsův boson standardního modelu a v současnosti pokračuje pátrání po dalších částicích rozšířeného modelu. Konkrétně se hledá částice podobná axionu (Axion-Like-Particle, ALP). ... -
Predikce výsledků ve hře Counter-Strike s pomocí strojového učení
; 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
; 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 ... -
Rozpoznávání orientačních bodů pomocí hlubokého učení
; Vedoucí práce: Tolias Georgios; Oponent práce: Mishkin Dmytro
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-26)V této práci se zabýváne rozpoznávání instancí pomocí hlubokého učení. Získáváme deskriptory pomocí modelu neuronové sítě, který byl naučený přístupem metric learning. Vytvořili jsme různá upravení k-NN klasifikátorů pro ... -
Rozšíření dat pro trénink neuronových sítí
; Vedoucí práce: Škoviera Radoslav; Oponent práce: Himalaya Jain
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-04)Tato diplomová práce je zaměřena na techniky použité pro rozšíření stávajících trénovacích dat pro trénink neuronových sítí se zaměřením na datasety obsahující obrázky lidí. Pro účely vývoje, trénování, validace a testování ... -
Řešení směrovacích problémů založené na učení
; Vedoucí práce: Faigl Jan; Oponent práce: Pěnička Robert
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-14)Na problém obchodního cestujícího spadající do kombinatorické optimalizace existuje mnoho optimálních a heuristických přístupů. V současné době byly pro jeho řešení navrženy různé metody strojového učení, které však svými ... -
Sdružené detekční modely pro LiDARové mraky bodů
; Vedoucí práce: Vacek Patrik; Oponent práce: Hurych David
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-02)Řešíme problém z oblasti počítačového vidění, kde se zaměřujeme na sdružené detekční metody neuronových sítí pro Li- DARové mraky bodů. Neuronové sítě jsou často naučené na konkrétní situace, což v některých případech ... -
Směrové statistiky v predikci kvaziperiodických časových řad
; Vedoucí práce: Navara Mirko; Oponent práce: Helisová Kateřina
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-10)V této práci navrhujeme metody predikce kvaziperiodických časových řad, které jsou založené na směrové statistice. Za-býváme se metodou momentů, EM algo-ritmem, Adaboostem R a neuronovými sí-těmi. Upřednostňujeme korektnost ... -
Stanovení hustoty deště z dat CML spojů
; 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 ... -
Systém sledování očních pohybů založený na neuronových sítích
; Vedoucí práce: Doležal Jaromír; Oponent práce: Klempíř Ondřej
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-16)Cieľom tejto práce je vytvoriť framework na trénovanie modelov pre sledovanie očných pohybov. Pred vytvorením samotného frameworku prebehla rozsiahla analýza metód používaných na túto úlohu. Práca rieši časť úlohy pomocou ... -
Transfer learning v přenosu zkušeností s terénem mezi rozdílnými roboty
; 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 ... -
Vizuální Sudoku solver
; Vedoucí práce: Franc Vojtěch; Oponent práce: Čech Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-02)Problém, kterým se zabýváme, je učení vizuálního Sudoku solveru z příkladů. Na solver se díváme jako na typ klasifikátoru se strukturovaným výstupem, založeném na Markovově Síti (MS). Nedávno navržené rozšířeni algoritmu ...