Prohlížení katedra počítačů dle autora "Kuželka Ondřej"
-
Efektivní algoritmy pro konstrukci relačních marginálních polytopů
Autor: Jan Kozák; Vedoucí práce: Kuželka Ondřej; Oponent práce: Wang Yuyi
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-09-01)Cílem práce je navržení efektivních heuristik a/nebo aproximačních algoritmů pro konstrukci relačních marginálních polytopů. Ty jsou geometrickou reprezentací množiny přípustných řešení tzv. relačního marginálního problému, ... -
Efektivní algoritmy pro konstrukci relačních marginálních polytopů
Autor: Jan Kozák; Vedoucí práce: Kuželka Ondřej; Oponent práce: Wang Yuyi
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)Cílem práce je navržení efektivních heuristických a/nebo aproximačních algoritmů pro konstrukci relačních marginálních polytopů. Ty jsou geometrickou reprezentací množiny přípustných řešení tzv. relačního marginálního ... -
Markovské logické sítě s komplexními váhami a algoritmy pro jejich učení
Autor: Jan Tóth; Vedoucí práce: Kuželka Ondřej; Oponent práce: Van Bremen Tomothz
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-17)Tato práce se zabývá markovskými logickými sítěmi s komplexními vahami (komplexními markovskými logickými sítěmi, C–MLNs). Ty jsou rozšířením markovských logických sítí, které je plně expresivní v kontextu počtových ... -
Metody min-max optimalizace v adversariálním učení
Autor: Tomáš Kasl; Vedoucí práce: Kroupa Tomáš; Oponent práce: Kuželka Ondřej
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-13)Tato diplomová práce se soustředí na zvýšení odolnosti klasifikačních neuronových sítí proti datům, která byla záměrně upravena (především gradientními metodami) za účelem obelstění klasifikátoru. Toho se snaží docílit ... -
Učení grafonů pomocí neuronových sítí
Autor: Huy Hoang Vu; Vedoucí práce: Kuželka Ondřej; Oponent práce: Wang Yuyi
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)V této práci se zabýváme reprezentací grafonů pomocí neuronových sítí. Grafony jsou funkce zachycující strukturu velkých grafů. Neuronové sítě jsou v některých případech dobrými aproximacemi funkcí, proto se pokoušíme je ... -
Využití algoritmu inkrementálního generování strategií pro klasifikaci akcí útočníka
Autor: Prokop Šilhavý; Vedoucí práce: Bošanský Branislav; Oponent práce: Kuželka Ondřej
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)Diplomová práce se zabývá použitím algoritmu inkrementálního generování strategií v nekonečných hrách. Konkrétně se zaměřuje na jeho využití při klasifikaci akcí útočníka. Nejprve jsme si formalizovali problém adversariální ... -
Využití algoritmů verifikace a generování adversariálních vstupů v herně-teoretických algoritmech
Autor: Ondřej Skoumal; Vedoucí práce: Bošanský Branislav; Oponent práce: Kuželka Ondřej
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-01-18)Diplomová práce se zabývá možným použitím doménově-specifických znalostí z oblasti neuronových sítí v double-oracle frameworku, který se zabývá najitím Nashova equilibria adversariálního klasifikačního problému. Procházíme ... -
Využití strojového učení pro detekování, kdy jsou dva produkty stejné
Autor: Peter Jung; Vedoucí práce: Kuželka Ondřej; Oponent práce: Verbruggen Gust
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)V tejto práci sa zamieravame na možnosti využitia strojového učenia v oblasti e-commerce. S konkrétnym využitím pre párovanie produktov a ich ponúk od roznych obchodov. Aj ked všetky metódy budú optimalizované pre toto ...