Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
Modely omezené racionality v algoritmu minimalizace hypotetické lítosti, Bounded Rationality Models in Counterfactual Regret Minimization
; Vedoucí práce: Lisý Viliam; Oponent práce: Černý Jakub (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
V mé práci jsem se soustředil na využívání soupeřů s modelem omezené racionality, kterým je například quantal response, ve velkých extenzivních hrách s omezenou informací. Definoval jsem dva nové koncepty řešení, quantal ...
Hry více hráču v kontextu výpočetní biologie, Multiplayer games in the context of computational biology
; Vedoucí práce: Valla Tomáš; Oponent práce: Kroupa Tomáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-10)
V této práce studujeme aplikaci herní teorie pro analýzu experimentů s DNA čipy. Zaměřujeme se na modely založené na hlasovacích hrách, které jsou definované přiřazením váhy každému hráči a kvótou, jež představuje minimální ...
DSOS a SDSOS optimalizace pro strategické hry, DSOS and SDSOS Optimization for Strategic Games
; Vedoucí práce: Kroupa Tomáš; Oponent práce: Červinka Michal (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-31)
Aplikujeme optimalizaci Scaled-Diagonally-Dominant-Sum-of-Squares (SDSOS) k řešení polynomiálních her s nulovým součtem o dvou hráčích. Náš algoritmus vychází z programu Sum-of-Squares (SOS) formulovaného Parrilem, který ...
Adversarialní strojové učení pro detekci škodlivého chování v síťové bezpečnosti, Adversarial Machine Learning for Detecting Malicious Behavior in Network Security
; Vedoucí práce: Lisý Viliam; Oponent práce: Bím Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Adversarialní strojové učení má v principu dva cíle: navrhnout útočníka, který je schopen obejít detektor; a detektor, který úspěšně detekuje dané útočníky. Tyto protichůdné motivy jsou v této práci modelovány pomocí teorie ...
Efektivita variant algoritmu minimalizace fiktivní lítosti v různých doménách, Efficiency of Counterfactual Regret Minimizations Variants in Diverse Domains
; Vedoucí práce: Lisý Viliam; Oponent práce: Čermák Jiří (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-19)
Algoritmy, které jsou kompetitivně schopné hrát proti lidem populární hry, byly v pozornosti výzkumu v oboru umělé inteligence od počátku. Jako reprezentant her s neúplnou informací byl i dvouhráčový poker. Výzkum algoritmů ...
Metody min-max optimalizace v adversariálním učení, Min-max optimization methods in adversarial learning
; 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 ...