Hledat
Zobrazují se záznamy 1-3 z 3
Trénování neuronových sítí založené na vysoce robustních odhadech, Training of neural networks based on highly robust estimators
; Vedoucí práce: Kalina Jan; Oponent práce: Kukal Jaromír (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-07-24)
Diplomová práce je zaměřena na metody zabývající se nelineární regresní úlohou robustní vůči odlehlým hodnotám. Je zde představena nelineární regresní úloha a popsány tři (z nichž dvě nové) robustní metody pro řešení této ...
Generativní modely pro detekci L-H přechodu v plazmatu na tokamaku COMPASS, Generative models for L-H transition detection in COMPASS tokamak plasma
; Vedoucí práce: Škvára Vít; Oponent práce: Franc Jakub (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-07-24)
Tato práce se zabývá generativními modely vhodnými ke klasifikaci režimů udržitelnosti plazmatu v tokamaku COMPASS. Mezi použité klasifikační modely se řadí Support Vector Machine, Gradient Tree Boosting a neuronové sítě. ...
Metody odhadu řídké parametrizace neuronových sítí, Estimating Sparse Parameterization of Neural Networks
; Vedoucí práce: Šmídl Václav; Oponent práce: Rajmic Pavel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-27)
: Diplomová práce se zabývá metodami odhadu řídké parametrizace neuronových sítí, jimiž je možné prořezávat přeparametrizované neuronové sítě a snížit tak jejich komplexitu ve snaze odhalit pouze relevantní parametry, čímž ...