Hlavní stránka > Výsledky hledání: recid:456405
Hledej:
 
Tipy pro vyhledávaní :: Jednoduché hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 

Warning: Requested record does not seem to exist.
Persistentní homologie a neuronové sítě
 Černý, Marek ; Šámal, Robert (vedoucí práce) ; Tancer, Martin (oponent)
Hluboké učení prakticky vyřešilo nejrůznější problémy počítačového vidění v průběhu poslední dekády. V práci používáme grupy persistentní homologie z výpočetní topolo- gie k analýze prostorů vnitřních representací příznaků v konvolučních neuronových sítích (CNN). Pozorovali jsme souvislost mezi souhrny homologických persistentních grup rozhodovací hranice a chybou tréninku sítě ResNet-18 v průběhu fenoménu hlubokého dvojitého pok- lesu. Navíc jsme se zaměřili na zvlaštní případ souhrnu, který poukazuje na analogii dvojitého sestupu ve směru epoch, což by mohlo vést lepšímu pochopení vnitřních repre- sentací v průběhu kriticky parametrizovaného režimu sítě. V hlavní části navrhujeme a porovnaváme několik přístupů k procesingu samotných modelů CNN sítí pomocí persistentní homologie. Naše nejlepší metoda zvaná Derivo- vatelný persistentní estimátor kvality (DPAE) dosahuje vysoké přesnosti v predikci kval- ity CNN sítí (tj. R2 skore téměř 0.99). DPAE je topologicky optimalizovatelná end-to-end architektura zahrnující derivovatelný výpočet persistence. Co více, DPAE metoda předčí i původní metodu využívající klasického strojového učení, které byla vytvořena přímo pro dataset, který používáme k testování. Veřejně dáváme k dispozici zdrojový kód jak metody DPAE tak ostatních prezentovaných experimentů. 1
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English