Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Prořezávání hlubokých neuronových sítí pro rozpoznávání textu
Petráš, Simon ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kišš, Martin (vedoucí práce)
Dokument predstavuje prácu na prerezávanie neurónovej siete slúžiacej na rozpoznávanie ručne písaného textu. Cieľom práce je vytvoriť program na prerezávanie danej siete. Prerezávali sme dva typy neurónových sieti a to konvolučné a rekurentné neurónové siete. Pri prerezávaní konvolučnej časti bolo experimentované s rôznymi kritériami výberu parametrov. Výsledkom práce je model, ktorý dosahuje 20% zrýchlenie pri znížení presnosti siete iba o 0.4%, ale aj množstvo iných modelov, ktoré sú rýchlejšie ale nadobúdajú aj vyššej nepresnosti.
Model Compression of Denoising Diffusion Probabilistic Models for Image Generation
Dobiš, Lukáš ; Kišš, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
This thesis is dedicated to optimizating computation in generative diffusion models by evaluating conventional model compression aproaches on Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM). Model compression was done on parameters of pretrained baseline DDPM neural network by several quantization and pruning methods. These methods were evaluated on three image dataset benchmarks. Results show that quantization and pruning are viable compression methods for downsizing diffusion networks, because they showed little decrease in quality of generated imagery. These results confirm that implemented compression approaches are vital for deployment of diffusion models on resource constrained Edge devices or to offset their compute costs.
Prořezávání hlubokých neuronových sítí pro rozpoznávání textu
Petráš, Simon ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kišš, Martin (vedoucí práce)
Dokument predstavuje prácu na prerezávanie neurónovej siete slúžiacej na rozpoznávanie ručne písaného textu. Cieľom práce je vytvoriť program na prerezávanie danej siete. Prerezávali sme dva typy neurónových sieti a to konvolučné a rekurentné neurónové siete. Pri prerezávaní konvolučnej časti bolo experimentované s rôznymi kritériami výberu parametrov. Výsledkom práce je model, ktorý dosahuje 20% zrýchlenie pri znížení presnosti siete iba o 0.4%, ale aj množstvo iných modelov, ktoré sú rýchlejšie ale nadobúdajú aj vyššej nepresnosti.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.