Hlavní stránka > Výsledky hledání: Witzany, Tomáš
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Deep neural networks and their application for economic data processing
 Witzany, Tomáš ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Křen, Tomáš (oponent)
Název práce: Hluboké neuronové sítě a jejich využití při zpracování ekonomických dat Autor: Bc. Tomáš Witzany Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Analýza makroekonomických časových řad je klíčová pro informovanost rozhodnutí politiků na národní úrovni. Analýza ekonomických údajů má boha- tou historii a zejména v oblasti modelování nelineárních závislostí zůstává mnoho otevřených otázek. K moderním nástrojům pro analýzu časových řad patří mimo jiné metody strojového učení. Z těchto metod neuronové sítě patří k jedné z nejpoužívanějších, jak modelovat nelineární závislosti. Cíl této práce spočívá ve studiu hlubokých neuronových sítí, analýze jejich vlastností a posouzení jejich kvalit pro řešení úloh, například prognózu vývoje HDP nebo klastrování zemí. Použité modely zahrnují vrstevnaté neuronové sítě, LSTM sítě, konvoluční sítě a Kohonenovy mapy. K analýze a testování studovaných modelů byla použita historická data poskytovaná Organizací spojených národů a Světovou bankou. Tato data zahrnují historii makroekonomického vývoje přes...
Úplný záznam
Adaptive Agent in a FPS Game
 Witzany, Tomáš ; Kadlec, Rudolf (vedoucí práce) ; Hric, Jan (oponent)
V této práci je navržen a implementován adaptivní protihráč v počítačové hře Unreal Tournament v jejím módu Deathmatch. Agent byl navržen pomocí zpětnovazebního učení a implementován na platformě Pogamut. Pro stavovou abstrakci byl použit clusterovací algoritmus k-means. Dále byl na platformě Pogamut vyvinut framework pro testování výkonu agentů. Tento framework byl použit pro provedení množství experimentů testující různé strategie pro výběr akcí a také byly otestovány různé parametry Q-Learning algoritmu. Výsledné chování má výkon srovnatelný s implementacemi zpětnovazebního učení popsanými v dostupné literatuře.
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