Search
Didn't find any results in this catalog!
But we have some results in other catalogs.Search results for: METODY UCZENIA
-
Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.
PublicationOptymalizacja wieloetapowych procesów decyzyjnych jest zdaniem, w którym zbiegają się metody pochodzące pierwotnie z różnych dziedzin: rachunku wariacyjnego, algorytmów optymalizacji i metod uczenia maszynowego rozpatrywanych w sztucznej inteligencji. W niniejszej pracy podjęto próbę zestawienia różnych metod oraz podano wyniki optymalizacji przykładowego zadania z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych.
-
Zespół Algorytmów i Modelowania Systemów
Research TeamsStudiowanie problemów i modeli teoriografowych ma na celu badanie złożoności obliczeniowej uogólnień problemu klasycznego kolorowania wierzchołków i krawędzi grafu znajdujących zastosowania w modelowaniu praktycznych problemów oraz badanie nowych miar oceny skuteczności algorytmów. W zakresie szeregowania zadań badania koncentrują się na konstrukcji harmonogramów optymalnych z punktu widzenia długości harmonogramu i średniego czasu...
-
Comparative study of learning methods for artificial network
PublicationW artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator...
-
Nauka w świecie cyfrowym okiem młodego inżyniera - metody i aplikacje wspomagające uczenie
PublicationW niniejszym artykule opisano metody uczenia się oraz popularne aplikacje wspomagające przyswajanie wiedzy. Jest to kontynuacja poprzedniej części, poświęconej procesowi uczenia oraz najpopularniejszym technikom. Zawarte informacje można traktować jako wskazówki dla osób w trakcie tzw. instytucjonalnej nauki - szkoła, studia, kursy doszkalające - związanej z ciągłą potrzebą samodoskonalenia i podnoszenia kwalifikacji.
-
Zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN
PublicationW niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków bezpośredniej widoczności LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN. Zaproponowano głęboką, jednokierunkową sieć neuronową, której efektywność działania sprawdzono na podstawie danych pomiarowych w rzeczywistym wewnątrzbudynkowym środowisku propagacyjnym. Uzyskane wyniki jednoznacznie udowadniają zasadność stosowania zaproponowanej...
-
Piotr Szczuko dr hab. inż.
PeoplePiotr Szczuko received his M.Sc. degree in 2002. His thesis was dedicated to examination of correlation phenomena between perception of sound and vision for surround sound and digital image. He finished Ph.D. studies in 2007 and one year later completed a dissertation "Application of Fuzzy Rules in Computer Character Animation" that received award of Prime Minister of Poland. His interests include: processing of audio and video, computer...
-
Reprezentacja danych dźwiękowych w kontekście metod uczenia maszynowego
PublicationDźwięk odgrywa kluczową rolę w przekazywaniu informacji lub ostrzeganiu o niebezpieczeństwie. Do opracowania wydajnego cyfrowego asystenta głosowego zdolnego do efektywnej współpracy z człowiekiem niezbędne jest użycie algorytmów opisujących sygnał dźwiękowy w formie cyfrowej. W poniższej pracy skategoryzowano i opisano najpowszechniejsze metody opisu sygnałów audio używanych jako wejścia dla algorytmów uczenia maszynowego. Wskazano...
-
Metody sztucznej inteligencji w przetwarzaniu wszechobecnym
PublicationOmówiono możliwe zastosowania metod sztucznej inteligencjiw zadaniach przetwarzania wszechobecnego, w szczególności metod szukania heurystycznego, metod reprezentacji wiedzy i wnioskowania, metod rozmytych i sieci Bayesowskich, klasyfkacji i uczenia oraz działań autonomicznych i zespołowych.
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublicationW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
Akustyczna analiza parametrów ruchu drogowego z wykorzystaniem informacji o hałasie oraz uczenia maszynowego
PublicationCelem rozprawy było opracowanie akustycznej metody analizy parametrów ruchu drogowego. Zasada działania akustycznej analizy ruchu drogowego zapewnia pasywną metodę monitorowania natężenia ruchu. W pracy przedstawiono wybrane metody uczenia maszynowego w kontekście analizy dźwięku (ang.Machine Hearing). Przedstawiono metodologię klasyfikacji zdarzeń w ruchu drogowym z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Przybliżono podstawowe...