Search
Now showing items 1-3 of 3
Efektivní implementace neuronových sítí pro použití v reálném čase, Efficient Implementation of Neural Networks for Real-Time Applications
; Supervisor: Čech Jan; Opponent: 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
; Supervisor: Tolias Georgios; Opponent: 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 ...
Základy symetrií v hlubokém učení, Exploring Symmetries in Deep Learning
; Supervisor: Šír Gustav; Opponent: 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 ...