|
|
Gramatická evoluce v optimalizaci software
Pečínka, Zdeněk ; Minařík, Miloš (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce nabízí stručný úvod do evolučního počítání. Popisuje a porovnává genetické programování a gramatickou evoluci a jejich možné využití v problematice automatické opravy software. Podrobně studuje možnosti aplikace gramatické evoluce v problému automatické opravy softwaru. Na základě získaných poznatků byla navržena a implementována nová metoda pro automatickou opravu softwaru, založená na gramatické evoluci. Její experimentální ověření proběhlo na řadě testovacích programů.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Žák, Jakub ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím vícevrstvých neuronových sítí na problém lokalizace lidského obličeje ve statickém obraze. Tato metoda má obecně dobré generalizační schopnosti a proto není nutné sestavovat složité modely analyzovaných dat. Je také rozebrána možnost využití neuronové sítě s pozměněnou architekturou.
|
|
|
Evoluční model s učením (LEM) pro optimalizační úlohy
Weiss, Martin ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Numerická optimalizace multimodálních či jinak netriviálních funkcí se stále drží blízko středu pozornosti výzkumníků v této oblasti. Jednou ze slibných metod je i hybridní přístup Learnable Evolution Model kombinující zavedené postupy z oblasti umělé inteligence a strojového učení s poslední dobou populárními a efektivními metodami evolučního programování. V této práci byla metoda zhodnocena z hlediska co už bylo implementováno a vyzkoušeno a bylo navrženo několik dalších možných implementací. Vybrané přístupy byly realizovány a otestovány na vybraných netriviálních spojitých funkcích. Výsledky byly následně porovnány s výsledky dosaženými pomocí EDA algoritmů.
|
|
|
Gramatická evoluce v optimalizaci software
Pečínka, Zdeněk ; Minařík, Miloš (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce nabízí stručný úvod do evolučního počítání. Popisuje a porovnává genetické programování a gramatickou evoluci a jejich možné využití v problematice automatické opravy software. Podrobně studuje možnosti aplikace gramatické evoluce v problému automatické opravy softwaru. Na základě získaných poznatků byla navržena a implementována nová metoda pro automatickou opravu softwaru, založená na gramatické evoluci. Její experimentální ověření proběhlo na řadě testovacích programů.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Žák, Jakub ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím vícevrstvých neuronových sítí na problém lokalizace lidského obličeje ve statickém obraze. Tato metoda má obecně dobré generalizační schopnosti a proto není nutné sestavovat složité modely analyzovaných dat. Je také rozebrána možnost využití neuronové sítě s pozměněnou architekturou.
|
|
|
Evoluční model s učením (LEM) pro optimalizační úlohy
Weiss, Martin ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Numerická optimalizace multimodálních či jinak netriviálních funkcí se stále drží blízko středu pozornosti výzkumníků v této oblasti. Jednou ze slibných metod je i hybridní přístup Learnable Evolution Model kombinující zavedené postupy z oblasti umělé inteligence a strojového učení s poslední dobou populárními a efektivními metodami evolučního programování. V této práci byla metoda zhodnocena z hlediska co už bylo implementováno a vyzkoušeno a bylo navrženo několik dalších možných implementací. Vybrané přístupy byly realizovány a otestovány na vybraných netriviálních spojitých funkcích. Výsledky byly následně porovnány s výsledky dosaženými pomocí EDA algoritmů.
|
host ::
RSS.