Název:
Strojové učení reprezentace pro genetické programování
Překlad názvu:
Machine Learning of Representations in Genetic Programming
Autoři:
Pomykal, Šimon ; Piňos, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2024
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Cílem této práce je seznámit se s metodami strojového učení, které se využívají pro automatický návrh reprezentace. Speciálně se poté práce zaměřuje na hluboké učení v oblasti genetického programování (GP). Jako případová studie je zvoleno zpracování obrazu, a to zejména metody odstranění šumu. Spojením získaných poznatků je navržena nová reprezentace, jejímž účelem je nahradit syntaktický strom v algoritmu GP. Tato metoda je získána pomocí neuronové sítě typu transformer. Na závěr je vytvořena upravená varianta GP, která pracuje s novou reprezentací. Tato varianta je v několika experimentech porovnána s GP, který používá původní reprezentaci.
The aim of this thesis is to become acquainted with machine learning methods that are used for the automatic design of representations. Specifically, the work focuses on deep learning in the field of genetic programming (GP). Image processing is chosen as a case study, particularly noise reduction methods. By combining the acquired knowledge, a new representation is proposed, intended to replace the syntactic tree in the GP algorithm. This method is obtained using a transformer-type neural network. In conclusion, a modified version of GP that works with the new representation is created. This variant is compared with the original GP using the traditional representation in several experiments.
Klíčová slova:
genetické programování; hluboké učení; neuronové sítě; učení reprezentací; zpracování obrazu; deep learning; genetic programming; image processing; neural networks; representation learning
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/248894