Hledat
Zobrazují se záznamy 1-2 z 2
Optimalizační metody prvního řádu v úlohách strojového učení
First order optimization methods in machine learning problems
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Branda, Martin
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 14. 07. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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 ...
Problém nejbližší korelační matice
Problem of the nearest correlation matrix
Problém nejbližší korelační matice
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pešta, Michal
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 08. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: This work deals with the problem of finding the correlation matrix closest to the given symetric matrix, the distance of which is measured considering the Frobenius norm. The theoretical part of the thesis describes a ...
Táto práca sa zaoberá problémom nájdenia najbližšej korelačnej matice k danej symetrickej matici, ktorých vzdialenosť je meraná vzhľadom ku Frobeniovej norme. Teoretická časť opisuje metódu pre nájdenie riešenia tohto ...
Táto práca sa zaoberá problémom nájdenia najbližšej korelačnej matice k danej symetrickej matici, ktorých vzdialenosť je meraná vzhľadom ku Frobeniovej norme. Teoretická časť opisuje metódu pre nájdenie riešenia tohto ...