Search
Now showing items 1-4 of 4
Optimalizační metody prvního řádu v úlohách strojového učení
First order optimization methods in machine learning problems
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Branda, Martin
Date Issued: 2020
Date of defense: 14. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: The goal of the thesis is to introduce the stochastic gradient method for optimizing differentiable objective function and discuss its convergence. First, supervised learning and empirical risk minimization (ERM) are ...
Cílem práce je představit metodu stochastického gradientu pro optimalizaci diferenco- vatelné účelové funkce a diskutovat její konvergenci. Nejprve je formulována úloha učení s učitelem a princip minimalizace empirického ...
Cílem práce je představit metodu stochastického gradientu pro optimalizaci diferenco- vatelné účelové funkce a diskutovat její konvergenci. Nejprve je formulována úloha učení s učitelem a princip minimalizace empirického ...
Rekonštrukcia obrazu pomocou grafických modelov
Image reconstruction using graphical models
Rekonstrukce obrazu pomocí grafických modelů
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Kazda, Alexandr
Date Issued: 2020
Date of defense: 29. 06. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Graphical models represent probability relations among random variables using a graph. They offer an effective way of modelling real life situations and are frequently used in machine learning and statistical thinking. The ...
Grafické modely slúžia na reprezentáciu pravdepodobnostných vzťahov medzi náhodnými veličinami pomocou grafu . Ponúkajú dobrý spôsob na vyjadrenie reálnych situácií a preto sa často využívajú v strojovom učení a štatistickom ...
Grafické modely slúžia na reprezentáciu pravdepodobnostných vzťahov medzi náhodnými veličinami pomocou grafu . Ponúkajú dobrý spôsob na vyjadrenie reálnych situácií a preto sa často využívajú v strojovom učení a štatistickom ...
Analysing and Optimizing GPU Kernels with Machine Learning
Analýza a optimalizace GPU kernelů pomocí strojového učení
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Kruliš, Martin
Date Issued: 2020
Date of defense: 01. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Graphics processing units (GPUs) were originally used solely for the purpose of graph- ics rendering. This changed with the introduction of technologies like CUDA that enabled to use graphics processors as any other computing ...
Grafické výpočetní jednotky (GPU) byly původně používány výhradně pro účely grafického vykreslování. To se změnilo zavedením technologií jako je CUDA, které umožnily použití grafických procesorů jako kterýchkoliv jiných ...
Grafické výpočetní jednotky (GPU) byly původně používány výhradně pro účely grafického vykreslování. To se změnilo zavedením technologií jako je CUDA, které umožnily použití grafických procesorů jako kterýchkoliv jiných ...
Numerical Optimization Methods for the Falsification of Hybrid Dynamical Systems
Numerické algoritmy pro analýzu hybridních dynamických systémů
dissertation thesis (DEFENDED)
Advisor: Ratschan, Stefan
Date Issued: 2020
Date of defense: 10. 06. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Název práce: Numerické algoritmy pro analýzu hybridních dynamických systémů Autor: Jan Kuřátko Katedra: Katedra numerické matematiky Vedoucí disertační práce: Stefan Ratschan, Ústav informatiky Akademie věd České republiky ...
Title: Numerical Optimization Methods for the Falsification of Hybrid Dynamical Systems Author: Jan Kuřátko Department: Department of Numerical Mathematics Supervisor: Stefan Ratschan, Institute of Computer Science, The ...
Title: Numerical Optimization Methods for the Falsification of Hybrid Dynamical Systems Author: Jan Kuřátko Department: Department of Numerical Mathematics Supervisor: Stefan Ratschan, Institute of Computer Science, The ...