Hledat
Zobrazují se záznamy 1-10 z 23
Směrové statistiky v predikci kvaziperiodických časových řad, Directional Statistics for Prediction of Quasiperiodic Time Series
; 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 ...
Efektivní implementace neuronových sítí pro použití v reálném čase, Efficient Implementation of Neural Networks for Real-Time Applications
; 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 ...
Rozpoznávání orientačních bodů pomocí hlubokého učení, Visual Landmark Recognition with Deep Learning
; 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, Data Augmentation for Neural Networks Training
; 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 ...
Adaptivní řízení pomocí neuronových sítí, Online Adaptive Control Using Neural Networks
; 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 ...
Attention mechanizmus ve zpracování přirozeného jazyka, Attention Mechanism in Natural Language Processing
; 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 ...
Metody zpracování obrazu pro dlouhodobou T&R navigaci mobilních robotů, Image Processing Methods for Long-Term T&R Navigation of Mobile Robots
; 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 ...
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 ...
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 ...