Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 12 záznamů.  předchozí11 - 12  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Neuronové sítě a genetické algoritmy
Karásek, Štěpán ; Snášelová, Petra (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá evolučními a genetickými algoritmy a jejich možnou spoluprací při tvorbě a učení neuronových sítí. V teoretické části jsou popsány genetické algoritmy a neuronové sítě. Také jsou popsány možnosti jejich kombinace a je proveden přehled existujících algoritmů. V praktické části je popsána implementace algoritmu NEAT. Dále jsou s algoritmem NEAT provedeny experimenty a na základě jejich výsledků je navrhnuta kombinace algoritmu s diferenciální evolucí. Výsledky kombinace algoritmů jsou zhodnoceny. V závěru je algoritmus NEAT porovnán s klasickými učícími metodami backpropagation (pro dopředné neuronové sítě) a backpropagation through time (pro rekurentní neuronové sítě) a to z hledika rychlosti učení, kvality odezvy sítě i jejich závislosti na velikosti sítě.
Přírodou inspirované prohledávací algoritmy a jejich aplikace
Neruda, Roman
V příspěvku popisujeme základní principy evolučních algoritmů a genetického prohledávání prostorů parametrů. Jsou vysvětleny přístupy genetických algoritmů, evolučních strategií, evolučního programování, genetického programování, rojové algoritmy, a neuroevoluce. Publikováno ve sborníku Analýza dat 2013. Statistické metody pro technologii a výzkum. Pardubice : TriloByte Statistical Software, 2013, s. 69-80. ISSN 1805-6903. Předneseno jako zvaná přednáška na konferenci Analýza dat 2013.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 12 záznamů.   předchozí11 - 12  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.