Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
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 ...
Adversarial Examples in Machine Learning
Matoucí vzory ve strojovém učení
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pilát, Martin
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 14. 06. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Deep neural networks have been recently achieving high accuracy on many important tasks, most notably image classification. However, these models are not robust to slightly perturbed inputs known as adversarial examples. ...
Hluboké neuronové sítě v poslední době dosahují vysoké úspěšnosti na mnoha úlohách, zejména klasifikaci obrázků. Tyto modely jsou ovšem snadno ovlivni- telné lehce pozměněnými vstupy zvanými matoucí vzory. Matoucí vzory ...
Hluboké neuronové sítě v poslední době dosahují vysoké úspěšnosti na mnoha úlohách, zejména klasifikaci obrázků. Tyto modely jsou ovšem snadno ovlivni- telné lehce pozměněnými vstupy zvanými matoucí vzory. Matoucí vzory ...
Comparison of statistical methods for the scoring models development
Srovnání statistických metod pro vývoj skóringových modelů
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Vitali, Sebastiano
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 08. 06. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: The aim of this thesis is to introduce and summarize the process of scoring model development in general and then basic statistical approaches used to resolve this problem, which are in particular logistic regression, ...
Cílem práce je představit a shrnout obecný postup vývoje skóringového modelu a základních statistických přístupů používaných k řešení tohoto problému, konkrétně metody logistické regrese, neuronové sítě a rozhodovací stromy ...
Cílem práce je představit a shrnout obecný postup vývoje skóringového modelu a základních statistických přístupů používaných k řešení tohoto problému, konkrétně metody logistické regrese, neuronové sítě a rozhodovací stromy ...
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 ...
Echo state siete a ich využitie na predpovedanie časových radov
Echo state networks and their application in time series prediction
Echo state siete a ich využitie na predpovedanie časových radov
Bakalářská práce (NEOBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mráz, František
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 06. 09. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Recurrent neural networks (RNN) enable to model dynamical sys- tems with variable input length. Their disadvantage is in inherently difficult trai- ning which means adjusting weights of connections between neurons connected ...
Rekurentné neurónové siete (RNN) umožňujú modelovať dynamické systémy s premenlivou dĺžkou vstupu. Ich nevýhoda je v náročnom učení, teda ťažkom nastavovaní váh neurónov, ktoré sú v sieti spojené. Echo state siete (ESN) ...
Rekurentné neurónové siete (RNN) umožňujú modelovať dynamické systémy s premenlivou dĺžkou vstupu. Ich nevýhoda je v náročnom učení, teda ťažkom nastavovaní váh neurónov, ktoré sú v sieti spojené. Echo state siete (ESN) ...
Pattern recognition for in-game spell systems
Rozpoznávání tvarů pro herní systémy kouzel
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Kratochvíl, Miroslav
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 06. 09. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Magic is a popular element in current computer games. Although most games spoil the sensation of magic as of something extraordinarily subtle by allowing the player to cast spells by simply hitting key combinations, several ...
Magie tvoří v současných hrách populární element. Nicméně většina her kazí pocit z magie jakožto něčeho jedinečného, tím, že hráči umožní kouzlit pouhým stiskem několika kláves. Jsou však i hry vyžadují složitější mechanismus ...
Magie tvoří v současných hrách populární element. Nicméně většina her kazí pocit z magie jakožto něčeho jedinečného, tím, že hráči umožní kouzlit pouhým stiskem několika kláves. Jsou však i hry vyžadují složitější mechanismus ...