Filters
total: 121
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (94)
Search results for: deep reinforcement learning
-
Zespół Katedry Konstrukcji Betonowych
Research PotentialZagadnienia badawcze realizowane w Katedrze Konstrukcji Betonowych obejmują głównie tematykę zjawisk zachodzących w betonie i stali oraz mechanizmów pracy elementów i konstrukcji żelbetowych. Dzięki odpowiednio wyposażonemu laboratorium Katedra posiada możliwość prowadzenia badań elementów konstrukcyjnych oraz materiałów budowlanych. Pracownicy Katedry posiadają szeroką wiedzę i doświadczenie dotyczące konstrukcji budowlanych,...
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Research Potential* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Research Potential* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (27)
Search results for: deep reinforcement learning
-
Centrum Civitroniki – Centrum Zaawansowanych Technologii
Business OfferCentrum Civitroniki działa na Wydziale Inżynierii Lądowej i Środowiska Politechniki Gdańskiej. W skład Centrum Cicitroniki wchodzą następujące pracownie:Pracownia DIM-Tefal, Pracownia defektorskopii, badań materiału i konstrukcji metalowych, Pracownia geodezyjnego monitorowania budowli inżynierskich, Pracownia badań drogowych, Pracownia fizyki budowli oraz Nazwa Civitronika jest wynikiem połączenia wyrażeń: „civil engineering”...
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Laboratorium Badań Drogowych
Business Offer
Other results Pokaż wszystkie wyniki (1742)
Search results for: deep reinforcement learning
-
Deep Learning
PublicationDeep learning (DL) is a rising star of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) domains. Until 2006, many researchers had attempted to build deep neural networks (DNN), but most of them failed. In 2006, it was proven that deep neural networks are one of the most crucial inventions for the 21st century. Nowadays, DNN are being used as a key technology for many different domains: self-driven vehicles, smart cities,...
-
Structure and Randomness in Planning and Reinforcement Learning
PublicationPlanning in large state spaces inevitably needs to balance the depth and breadth of the search. It has a crucial impact on the performance of a planner and most manage this interplay implicitly. We present a novel method \textit{Shoot Tree Search (STS)}, which makes it possible to control this trade-off more explicitly. Our algorithm can be understood as an interpolation between two celebrated search mechanisms: MCTS and random...
-
Model-free and Model-based Reinforcement Learning, the Intersection of Learning and Planning
PublicationMy doctoral dissertation is intended as the compound of four publications considering: structure and randomness in planning and reinforcement learning, continuous control with ensemble deep deterministic policy gradients, toddler-inspired active representation learning, and large-scale deep reinforcement learning costs.
-
Deep learning in the fog
PublicationIn the era of a ubiquitous Internet of Things and fast artificial intelligence advance, especially thanks to deep learning networks and hardware acceleration, we face rapid growth of highly decentralized and intelligent solutions that offer functionality of data processing closer to the end user. Internet of Things usually produces a huge amount of data that to be effectively analyzed, especially with neural networks, demands high...
-
Neural networks and deep learning
PublicationIn this chapter we will provide the general and fundamental background related to Neural Networks and Deep Learning techniques. Specifically, we divide the fundamentals of deep learning in three parts, the first one introduces Deep Feed Forward Networks and the main training algorithms in the context of optimization. The second part covers Convolutional Neural Networks (CNN) and discusses their main advantages and shortcomings...