Hledat
Zobrazují se záznamy 1-3 z 3
Maximizing Computational Power by Neuroevolution
Maximalizace výpočetní síly neuroevolucí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mráz, František
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 12. 09. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Echo state networks jsou speciálním typem rekurentních neuronových sítí. Nedávný výzkum ukázal, že výkon echo state networks je nejvyšší na přechodu mezi uspořádaným a chaotickým režimem, takzvané hranici chaosu. Tato práce ...
Echo state networks represent a special type of recurrent neural networks. Recent papers stated that the echo state networks maximize their computational performance on the transition between order and chaos, the so-called ...
Echo state networks represent a special type of recurrent neural networks. Recent papers stated that the echo state networks maximize their computational performance on the transition between order and chaos, the so-called ...
Intelligent Interior Design - Style Compatibility of 3D Furniture Models using Neural Networks
Inteligentní návrh interiérů - Kompatibilita stylu 3D modelů nábytku pomocí neuronových sítí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mirbauer, Martin
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 03. 02. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Thesis title: Intelligent Interior Design - Style Compatibility of 3D Furniture Models using Neural Networks Author: Yuu Sakaguchi Abstract: Analysis of 3D shapes is a challenging task especially when it comes to measuring ...
Klasifikace na množinách bodů v 3D
Klasifikace na množinách bodů v 3D
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mráz, František
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 13. 09. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Increasing interest for classification of 3D geometrical data has led to discov- ery of PointNet, which is a neural network architecture capable of processing un- ordered point sets. This thesis explores several methods ...
Rostoucí zájem o klasifikaci 3D geometrických dat vedl k objevu PointNet, což je neuronová síť schopná přímého zpracování neuspořádaných množin bodů. Tato práce prozkoumává několik metod využítí obvyklých bodových příznaků ...
Rostoucí zájem o klasifikaci 3D geometrických dat vedl k objevu PointNet, což je neuronová síť schopná přímého zpracování neuspořádaných množin bodů. Tato práce prozkoumává několik metod využítí obvyklých bodových příznaků ...