|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Poláček, Samuel ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Algoritmické obchodovanie na rôznych typoch búrz nie je novinkou. Obor neurónových sietí poskytuje mnohé nástroje, ktoré nájdu svoje uplatnenie aj v tejto sfére. Táto bakalárska práca sa zaoberá obchodovaním na trhu s kryptomenami s využitím umelých neurónových sietí. V teoretickej časti práce si vysvetlíme problematiku obchodovania na burze a uvedieme základné pojmy nutné k pochopeniu práce. Po zakončení teoretickej časti uvedením myšlienky obchodovaného média a zoznámením sa s využitými technickými nástrojmi sa v praktickej časti práce budeme venovať experimentom, vďaka ktorým zvolíme vhodnú konfiguráciu topológie a hyperparametrov neurónovej siete. Pokusmi s indikátormi technickej analýzy nám umožní vytvoriť model neurónovej siete, ktorý bude v kombinácií s navrhnutou obchodnou stratégiou generovať profit.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro výpočet průběhu záběrové tuhosti soukolí s čelními ozubenými koly
Planka, Michal ; Krpalek, David (oponent) ; Lošák, Petr (vedoucí práce)
Cieľom diplomovej práce bolo vytvoriť neurónovú sieť, ktorá po zadaní určených vstupných parametrov, vráti priebeh mernej tuhosti jedného páru zubov čelného ozubeného súkolesia. Ako tréningová množina pre neurónovú sieť slúžil súbor výsledkov priebehov tuhosti určených výpočtovým modelovaním, konkrétne pomocou metódy konečných prvkov. Dielčim cieľom práce preto bolo vytvorenie výpočtového modelu pre získanie daných priebehov. Za vstupné parametre boli zvolené počet zubov hnacieho i hnaného kolesa a zaťaženie súkolesia. Po vytvorení výpočtového modelu a ukončení série výpočtov nasledovalo vytvorenie neurónovej siete, pričom bola zvolená viacvrstvová architektúra siete s adaptačným algoritmom so spätným šírením chyby. Podarilo sa vytvoriť dostatočne výkonnú neurónovú sieť, ktorá je schopná určiť priebehy tuhosti pre naučené vzory i nenaučené vzory ležiace v intervale vstupných údajov. Vytvorenú neurónovú sieť je možné využiť na určenie priebehu mernej jednopárovej tuhosti čelného ozubeného súkolesia v rozsahu určených vstupných parametrov.
|
|
|
RAW image debayerization using deep neural network
Balušík, Peter ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
This thesis focuses on the problem of demosaicing; specifically, demosaicing using deep image prior. Deep image prior (DIP) is a concept that uses untrained convolutional neural networks to solve common reconstruction problems, with the only input information being an image degraded in some way. The aim of this thesis is to find out whether the DIP is a viable method for demosaicing problems. A new demosaicing method based on DIP is proposed and compared with common demosaicing methods. Different color filer arrays (CFAs) were tested to see the full potential of the proposed method. A numerical comparison was made using a variety of assessment methods. Based on this comparison, the proposed method proved to be similar, in some cases even better than the widely used Malvar’s demosaicing method. Visually, the proposed method displayed similar results to the finest method in the experiments – the Menon’s demosaicing method. Additionally, averaging the last few images of the optimization process proved to bring positive results in terms of numerical comparison. Even though the proposed method brought some interesting results, it turned out to be extremely computationally challenging when compared with other common demosaicing methods.
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Poláček, Samuel ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Algoritmické obchodovanie na rôznych typoch búrz nie je novinkou. Obor neurónových sietí poskytuje mnohé nástroje, ktoré nájdu svoje uplatnenie aj v tejto sfére. Táto bakalárska práca sa zaoberá obchodovaním na trhu s kryptomenami s využitím umelých neurónových sietí. V teoretickej časti práce si vysvetlíme problematiku obchodovania na burze a uvedieme základné pojmy nutné k pochopeniu práce. Po zakončení teoretickej časti uvedením myšlienky obchodovaného média a zoznámením sa s využitými technickými nástrojmi sa v praktickej časti práce budeme venovať experimentom, vďaka ktorým zvolíme vhodnú konfiguráciu topológie a hyperparametrov neurónovej siete. Pokusmi s indikátormi technickej analýzy nám umožní vytvoriť model neurónovej siete, ktorý bude v kombinácií s navrhnutou obchodnou stratégiou generovať profit.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro výpočet průběhu záběrové tuhosti soukolí s čelními ozubenými koly
Planka, Michal ; Krpalek, David (oponent) ; Lošák, Petr (vedoucí práce)
Cieľom diplomovej práce bolo vytvoriť neurónovú sieť, ktorá po zadaní určených vstupných parametrov, vráti priebeh mernej tuhosti jedného páru zubov čelného ozubeného súkolesia. Ako tréningová množina pre neurónovú sieť slúžil súbor výsledkov priebehov tuhosti určených výpočtovým modelovaním, konkrétne pomocou metódy konečných prvkov. Dielčim cieľom práce preto bolo vytvorenie výpočtového modelu pre získanie daných priebehov. Za vstupné parametre boli zvolené počet zubov hnacieho i hnaného kolesa a zaťaženie súkolesia. Po vytvorení výpočtového modelu a ukončení série výpočtov nasledovalo vytvorenie neurónovej siete, pričom bola zvolená viacvrstvová architektúra siete s adaptačným algoritmom so spätným šírením chyby. Podarilo sa vytvoriť dostatočne výkonnú neurónovú sieť, ktorá je schopná určiť priebehy tuhosti pre naučené vzory i nenaučené vzory ležiace v intervale vstupných údajov. Vytvorenú neurónovú sieť je možné využiť na určenie priebehu mernej jednopárovej tuhosti čelného ozubeného súkolesia v rozsahu určených vstupných parametrov.
|
host ::
RSS.