Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Neural modelling of mathematical structures and their extensions
Smolík, Martin ; Urban, Josef (vedoucí práce) ; Holub, Štěpán (oponent)
V tejto práci sa snažíme vybudovať algebraické modely v počítači použitím strojového učenia, konkrétne neurónových sietí. Začneme množinou axiómov ktoré popisujú funkcie, konštanty a relácie a použijeme ich na trénovanie neurónových sietí ktoré ich aproximujú. Každý prvok je reprezentovaný reálnym vektorom, aby na nich neurónové siete mohli operovať. Taktiež skúmame a porovnávame rôzne reprezentácie. Táto práca sa zaoberá hlavne grupami. Trénujeme neurónové reprezentácie pre cyklické (najjednoduchšie) a symetrické (najkomplikovanejšie) grupy. Ďalšou časťou tejto práce sú experimenty s rozšírením týchto natrénovaných modelov pomocou "alge- braických" prvkov, podobne ako klasické rozšírenia racionálnych čísel, napr. Q[ √ 2]. 1
Neural modelling of mathematical structures and their extensions
Smolík, Martin ; Urban, Josef (vedoucí práce) ; Holub, Štěpán (oponent)
V tejto práci sa snažíme vybudovať algebraické modely v počítači použitím strojového učenia, konkrétne neurónových sietí. Začneme množinou axiómov ktoré popisujú funkcie, konštanty a relácie a použijeme ich na trénovanie neurónových sietí ktoré ich aproximujú. Každý prvok je reprezentovaný reálnym vektorom, aby na nich neurónové siete mohli operovať. Taktiež skúmame a porovnávame rôzne reprezentácie. Táto práca sa zaoberá hlavne grupami. Trénujeme neurónové reprezentácie pre cyklické (najjednoduchšie) a symetrické (najkomplikovanejšie) grupy. Ďalšou časťou tejto práce sú experimenty s rozšírením týchto natrénovaných modelov pomocou "alge- braických" prvkov, podobne ako klasické rozšírenia racionálnych čísel, napr. Q[ √ 2]. 1

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