Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 11 záznamů.  1 - 10další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Control algorithms for autonomous embodied agents
Slušný, Stanislav ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Kvasnička, Vladimír (oponent) ; Koutník, Jan (oponent)
Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics DOCTORAL THESIS Mgr. Stanislav Slušný Control algorithms for autonomous embodied agents Department of Software Engineering Supervisor of the doctoral thesis: Mgr. Roman Neruda, CSc. Study programme: Computer Science Specialization: Software Engineering Prague 2014 Název práce: Řídicí mechanismy pro autonomní vtělené agenty Autor: Mgr. Stanislav Slušný Katedra: Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta, Uni- verzita Karlova v Praze Vedoucí disertační práce: Mgr. Roman Neruda, CSc., Ústav informatiky Akademie věd České republiky, v.v.i., Praha Abstrakt: Tato práce se zabývá studiem řídících algoritmů pro adaptivní vtělené agenty. Zkoumáme přístupy založené na neuronových sítích, genetických algo- ritmech a posilovaném učení, a navrhujeme jejich vylepšení. Hlavním výsledkem práce je návrh architektury vtěleného autonomního agenta, která kombinuje reak- tivní a deliberativní paradigmata. Tato architektura je testována na realistických simulacich pro řešení složitých úkolů v reálném světě. Efektivita nového vysoko- úrovňového plánovače založeného na programování s omezenými podmínkami a konečných automatech je demonstrována v praktické...
Řízení mobilního robota
Franěk, Dominik ; Slušný, Stanislav (vedoucí práce) ; Kudová, Petra (oponent)
Cílem této práce je návrh a realizace architektury mobilního robota, schopného autonomní navigace a tvorby mapy, za použití stereoskopické kamery a robotického operačního systému ROS. ** Toto je přidaný text pro doplnění minimální délky pro vložení do informačního systému. **
Control algorithms for autonomous embodied agents
Slušný, Stanislav ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Kvasnička, Vladimír (oponent) ; Koutník, Jan (oponent)
Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics DOCTORAL THESIS Mgr. Stanislav Slušný Control algorithms for autonomous embodied agents Department of Software Engineering Supervisor of the doctoral thesis: Mgr. Roman Neruda, CSc. Study programme: Computer Science Specialization: Software Engineering Prague 2014 Název práce: Řídicí mechanismy pro autonomní vtělené agenty Autor: Mgr. Stanislav Slušný Katedra: Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta, Uni- verzita Karlova v Praze Vedoucí disertační práce: Mgr. Roman Neruda, CSc., Ústav informatiky Akademie věd České republiky, v.v.i., Praha Abstrakt: Tato práce se zabývá studiem řídících algoritmů pro adaptivní vtělené agenty. Zkoumáme přístupy založené na neuronových sítích, genetických algo- ritmech a posilovaném učení, a navrhujeme jejich vylepšení. Hlavním výsledkem práce je návrh architektury vtěleného autonomního agenta, která kombinuje reak- tivní a deliberativní paradigmata. Tato architektura je testována na realistických simulacich pro řešení složitých úkolů v reálném světě. Efektivita nového vysoko- úrovňového plánovače založeného na programování s omezenými podmínkami a konečných automatech je demonstrována v praktické...
Řízení mobilního robota
Franěk, Dominik ; Slušný, Stanislav (vedoucí práce) ; Kudová, Petra (oponent)
Cílem této práce je návrh a realizace architektury mobilního robota, schopného autonomní navigace a tvorby mapy, za použití stereoskopické kamery a robotického operačního systému ROS. ** Toto je přidaný text pro doplnění minimální délky pro vložení do informačního systému. **
Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce
Vidnerová, Petra ; Slušný, Stanislav ; Neruda, Roman
V této práci se zabýváme emergencí inteligentního chování mobilních robotických agentů pomocí evolučního učení. Evoluční učení je demonstrováno na několika experimentech zahrnujících různé architektury neuronových sítí.
Experimenty s evolučním a hybridním učením vícevrstvých perceptronových neuronových sítí.
Neruda, Roman ; Slušný, Stanislav
Evoluční učení neuronových architektur bylo v minulosti často studováno ovšem se smíšenými výsledky. V této práci ukazujeme, že jednoduchý GA těžko soupěří s časovou složitostí optimalizovaných gradientních algoritmů, ale kombinace v hybridních algoritmech přináší menší aproximační chybu a menší sítě.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 11 záznamů.   1 - 10další  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.