Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
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 ...
Detection and analysis of polychronous groups emerging in spiking neural network models.
Detekce a analýza polychronních skupin neuronů v spikujících sítích.
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Brom, Cyril
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 29. 01. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Jak biologické struktury neuronových sítí reprezentují informace zůstává otevřenou otázkou. Stále více důkazů však naznačuje, že jsou neuronové sítě schopné vykazovat přesné a opakovatelné vzorce chování. Jednou z teorií, ...
How is information represented in real neural networks? Experimental results continue to provide evidence for presence of spiking patterns in network activity. The concept of polychronous groups attempts to explain these ...
How is information represented in real neural networks? Experimental results continue to provide evidence for presence of spiking patterns in network activity. The concept of polychronous groups attempts to explain these ...
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 3D objektů pomocí neuronových sítí
3D object classification using neural networks
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Křivánek, Jaroslav
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 10. 06. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Klasifikace 3D objektů pomocí neuronových sítí Bc. Miroslav Krabec Klasifikace 3D objektů se setkává s velkým zájmem v oblasti umělé in- teligence. Existuje mnoho různých přístupů využívajících umělé neuronové sítě k řešení ...
3D Object Classification Using Neural Networks Bc. Miroslav Krabec Classification of 3D objects is of great interest in the field of artificial intelligence. There are numerous approaches using artificial neural networks ...
3D Object Classification Using Neural Networks Bc. Miroslav Krabec Classification of 3D objects is of great interest in the field of artificial intelligence. There are numerous approaches using artificial neural networks ...
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 ...
Modelling eye movements during Multiple Object Tracking
Modelling eye movements during Multiple Object Tracking
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Lukavský, Jiří
Datum publikování: 2012
Datum obhajoby: 03. 09. 2012
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Lidé musí sledovat v každodenních situacích více objektů zároveň (např. řízení automobilu nebo kolektivní sporty). Sledování více objektů (MOT) věrohodně simuluje sledování více objektů v laboratorních podmínkách. Když ...
In everyday situations people have to track several objects at once (e.g. driving or collective sports). Multiple object tracking paradigm (MOT) plausibly simulate tracking several targets in laboratory conditions. When ...
In everyday situations people have to track several objects at once (e.g. driving or collective sports). Multiple object tracking paradigm (MOT) plausibly simulate tracking several targets in laboratory conditions. When ...