Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Evolution strategies for policy optimization in transformers
Lorenc, Matyáš ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Cílem práce je prozkoumat schopnost evolučních strategií trénovat architektury trans- formerů v prostředí zpětnovazebního učení. Provedeme experimenty s využitím vysoce paralelizovatelného algoritmu OpenAI-ES a dvou jeho variant využívajících konceptů no- velty a quality-diversity prohledávání k trénování architektury Decision Transformeru v prostředí MuJoCo Humanoida a otestujeme tak schopnost těchto black-box optimalizač- ních technik trénovat i takto relativně velké (ve srovnání s dříve testovanými) a kom- plikované modely (využívajících self-attention vedle klasických plně propojených vrstev). Testované algoritmy se v našich experimentech ukázaly obecně jako schopné dosahovat silných výsledků a dokázaly vyvinout vysoce výkonné agenty - a to jak z náhodně ini- cializovaného modelu, tak z předtrénovaného modelu. 1
Speciální třídy P-matic v intervalovém prostředí
Lorenc, Matyáš ; Hladík, Milan (vedoucí práce) ; Zeman, Peter (oponent)
Tato práce se soustředí na zobecnění některých jednoduše rozpoznatelných podtříd P- matic do intervalového prostředí spolu s některými výsledky ohledně těchto tříd. Těmito třídami jsou B-matice, doubly B-matice a BR π -matice. V této práci pro ně pak odvozujeme charakterizace, některé nutné, či postačující podmínky a navíc uvedeme i některé jejich vlastnosti, ať už uzávěrové, nebo některé podmínky na jednotlivé prvky matice, které jsou pro danou třídu splněny. Nakonec předvedeme postup, jak generovat instance některých z těchto tříd intervalových matic. 1

Viz též: podobná jména autorů
1 Lorenc, M.
3 Lorenc, Marek
2 Lorenc, Marián
2 Lorenc, Martin
8 Lorenc, Michal
2 Lorenc, Miroslav
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.