|
|
Genetické programování v úlohách predikce
Machač, Michal ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
V této práci jsou představeny různé metody strojového učení, jež lze využít v úlohách predikce založených na regresi. Detailněji je popsáno stromové a lineární genetické programování. S vybranými algoritmy strojového učení (lineární regrese, náhodný les, vícevrstvý perceptron a stromové genetické programování) jsou provedeny experimenty na volně dostupných datových sadách za využití knihoven scikit-learn a gplearn, a získané výsledky jsou porovnány z pohledu kvality predikce. Stěžejní částí této práce byla implementace systému lineárního genetického programování v programovacím jazyce C++, která byla nejprve testována na umělých úlohách symbolické regrese, a následně na reálných datových sadách. Výsledky získané pomocí vytvořené implementace jsou porovnány vůči výsledkům získaným pomocí knihovny gplearn.
|
|
|
Remotely Managed Low-Energy Information Display
Petruška, Zdenko ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The main goal of this thesis is to create visualization panel and an app used for management of content on this panel. Visualization panel is composed of a platform ESP32 and an E-ink display. The panel and the app communicate with each other using wireless connection. The app is written using Django web framework. The app provides management of multiple panels and displayed content can be shared by panels.
|
|
|
Převodník mezi protokoly Modbus-RTU a Modbus-TCP
Pitko, Erik ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je oboznámiť čitateľa s komunikačnými protokolmi Modbus TCP a Modbus RTU. Následne vytvoriť kompletné, cenovo dostupné vstavané zariadenie na báze mikroprocesoru STM32. Toto zariadenie by malo obsahovať jednoduché užívateľské rozhranie pre prvotnú konfiguráciu zariadenia. Po prvotnej konfigurácií by zariadenie malo byť schopné prevodu medzi spomenutými protokolmi.
|
|
| |
|
|
Generátor aritmetických obvodů
Bolješik, Michal ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace nástroje, který umožňuje generovat popis různých variant aritmetických obvodů (jako jsou sčítačky a násobičky), které tvoří součást složitějších systémů (filtrů, transformací apod.). První část práce se věnuje rozboru různých variant sčítaček a násobiček jak z pohledu teoretického, tak praktického. V druhé části lze nalézt popis návrhu a implementaci parametrizovatelného nástroje vytvořeného v jazyce Python, který dovoluje generovat hierarchický i tzv. flattened popis různých obvodů ve formátech určených pro vizualizaci, simulaci i ověření korektní funkce. V závěru je nástroj využit k porovnání různých implementací sčítaček a násobiček.
|
|
|
Knihovna pro návrh konvolučních neuronových sítí
Rek, Petr ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
V rámci této diplomové práce je čtenář seznámen s problematikou neuronových a konvolučních neuronových sítí. Na základě těchto znalostí je poté proveden návrh a implementace knihovny umožňující práci s konvolučními neuronovými sítěmi - od návrhu, přes trénování až po validaci. Výsledná knihovna je poté vyhodnocena na klasických úlohách pro konvoluční neuronové sítě a porovnána s jinými knihovnami. Rozšířením knihovny, díky kterému se odliší od jiných volně dostupných, je nezávislost na datovém typu. Každá vrstva může mít až tři na sobě nezávislé datové typy - pro váhy, pro inferenci a pro učení. Za účelem vyhodnocení tohoto rozšíření je součástí knihovny i datový typ s pevnou řádovou čárkou. Vliv této reprezentace na přesnost natrénované sítě je podroben experimentům.
|
|
| |
|
|
Evoluční návrh konvolučních neuronových sítí
Pristaš, Ján ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je popísať základné techniky evolučného počítania, konvolučných neurónových sietí (CNN) a automatický návrh neurónových sietí pomocou neuroevolúcie ( NAS - Neural Architecture Search ). NAS techniky sú v súčasnej dobe stále viac skúmané, nakoľko zrýchľujú a zjednodušujú zdĺhavý a namáhavý proces návrhu umelých neurónových sietí, a taktiež umožňujú hľadať nekonvenčné architektúry, ktoré by klasickými metódami návrhu nevznikli. Práca obsahuje návrh a implementáciu programu, ktorý je schopný automatického návrhu konvolučných neurónových sietí s využitím open-source knižnice TensorFlow. Program na návrh CNN využíva algoritmus NSGA-II, čo je multikriteriálna varianta genetických algoritmov. Vďaka využití multikriteriálneho optimalizačného algoritmu je program schopný hľadať Pareto množinu optimálnych riešení v závislosti od presnosti sietí a počtu ich parametrov.
|
|
|
Studie návrhu přírodě blízkých protierozních opatření v povodí
Mrázek, Vojtěch ; Sobotková, Veronika (oponent) ; Dumbrovský, Miroslav (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na návrh komplexních protierozních a protipovodňových přírodě blízkých opatření v KÚ Bravantice. V daném území byly analyzovány erozní a odtokové poměry. Pro výpočet odtokových poměrů v profilech kritických bodů byl použit program DesQ-MaxQ. Analýza erozních poměrů byla provedena s využitím nástrojů GIS spolu s programem USLE2D. Pro vytvoření grafických výstupů byl použit ArcGis. Na základě provedených analýz byla navržena ochranná opatření zlepšující erozní a odtokové poměry. Vyhodnocení jejich účinnosti bylo provedeno porovnáním hodnot základních charakteristik přímého odtoku a erozního smyvu před a po návrhu opatření.
|
|
|
Evoluční optimalizace konvolučních neuronových sítí
Roreček, Pavel ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou neuronových sítí se zaměřením na sítě konvoluční (CNN) a evoluční optimalizací v kontextu neuronových sítí. Z existujících knihoven pro modelování CNN byla po analýze vybrána jedna konkrétní, a to Keras. Její funkcionalita je demonstrována na úlohách klasifikace obrázků. S využitím kartézského genetického programování byla navržena a implementována optimalizace CNN za účelem snížení složitosti výpočtu konvolučních vrstev. Dopady navržené optimalizace na chování CNN byly otestovány a vyhodnoceny v rámci případové studie.
|
host ::
RSS.