Search
Filters
total: 2570
-
Catalog
- Publications 2010 available results
- Journals 1 available results
- Publishing Houses 1 available results
- People 123 available results
- Inventions 9 available results
- Projects 21 available results
- Laboratories 3 available results
- Research Teams 7 available results
- Research Equipment 5 available results
- e-Learning Courses 302 available results
- Events 13 available results
- Open Research Data 75 available results
displaying 1000 best results Help
Search results for: GRAFOWE SIECI NEURONOWE, GRAFOWE KONWOLUCYJNE SIECI NEURONOWE, GRAFOWA REPREZENTACJA TEKSTU, KLASYFIKACJA TEKSTU
-
Klasyfikacja tekstu przy użyciu grafowych sieci neuronowych
PublicationWspółczesnym algorytmom analizy tekstu wciąż daleko do ludzkiego poziomu jego zrozumienia. Jednym z wyzwań jest znajdowanie przez maszynę związków pomiędzy odległymi fragmentami tekstu. Próbą rozwiązania tego problemu są grafowe reprezentacje tekstu, które bardzo dobrze sprawdzają się w przedstawianiu złożonych zależności. W tekście opisane zostały dwie metody grafowej reprezentacji tekstu oraz algorytm grafowych konwolucyjnych...
-
Nieświadome sieci neuronowe
PublicationCoraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...
-
Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii
PublicationSieci neuronowe, jak i inne techniki sztucznej inteligencji, znajdują coraz szersze zastosowanie w analityce. Praca stanowi wprowadzenie do tematyki sieci neuronowych i opisuje możliwości ich zastosowania do wspierania analizy chromatograficznej, zarówno na etapie planowania analizy jak i opracowywania wyników.
-
Generowanie tekstu z użyciem sieci typu Transformer
PublicationOpisano działanie wybranych modeli uczenia maszynowego znajdujących zastosowanie w przetwarzaniu języka naturalnego w szczególności wy- korzystywanych do generowania tekstu. Przedstawiono również model BERT i jego różne wersje, a także praktyczne wykorzystanie modeli typu Transformer. Przedstawiono ich działanie w aplikacji zmieniającej nastrój tekstu w sposób sekwencyjny.
-
Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym
PublicationArtykuł zawiera przegląd zastosowań sztucznych sieci neuronowych do modelowania praw konstytutywnych oraz własną propozycję dla klasy praw przyrostowo nieliniowych. Zaprezentowano zalety obliczeniowe sieci neuronowych, ogólne zasady modelowania oraz wyniki własnych symulacji.
-
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
PublicationW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.
-
Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki
PublicationWiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...
-
Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
PublicationW referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez...
-
Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego
PublicationW pracy zaprezentowano i omówiono rodzaje sieci neuronowych, obszary ich zastosowań oraz metody uczenia. Przedstawiono teorie działania oraz ich interpretacje matematyczną i numeryczną. Szczególną uwagę zwrócono na możliwości uzyskania modelu obliczeniowego oraz obszarów jego stosowania przez wzgląd na unikalne cech Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Jako przykład pracy sieci zaprezentowano model obliczeniowy identyfikujący własności...
-
Sieci neuronowe w sterowanej rekonstrukcji ubytków chrząstki stawowej.
PublicationNowym elementem niniejszej pracy jest omówienie problemów związanych z możliwościa sterowania, pożądaną przez indywidualnego pacjenta, rekonstrukcją ubytków chrząstki w stawach człowieka przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych.
-
Lokalizacja tekstu w obrazie
PublicationW naturalnym otoczeniu człowieka znajduje się duża ilość łatwo rozpoznawalnej informacji przedstawionej w postaci znaków graficznych i tekstu. Informacja taka jest bardzo przydatna w poruszaniu się w środowisku miejskim. Niestety, osoby z upośledzonymi funkcjami wzroku w sposób oczywisty pozbawione są możliwości korzystania z tego rodzaju przekazu. Istniejące na rynku systemy rozpoznawania tekstu (OCR) nie są niestety dostosowane...
-
Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych μBIST
PublicationPrzedmiotem artykułu są nowe, przydatne do zastosowań w testerach wbudowanych BIST, specjalizowane sieci neuronowe do lokalizacji uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, o podwyższonej odporności na maskujący wpływ rozrzutów tolerancyjnych elementów nieuszkodzonych. Sieci opracowane zostały w dwóch wariantach: z Dwucentrowymi Radialnymi (DRB) oraz Elipsoidalnymi (DEB) funkcjami Bazowymi. Dzięki wydłużonym...
-
Metody neuronowe do prognozowania finansowego
PublicationSztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach.
-
Rozdział 4. Cieplno-przepływowe relacje diagnostyczne ustabilizowanych cieplnie bloków energetycznych wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN)
PublicationPodano przykłady relacji diagnostycznych budowanych dla bloków energetycznych pracujących w warunkach stabilizacji cieplnej. Należą one do metod off-line. Dobrze sprawdzają się w nich sztuczne sieci neuronowe. Przy modułowej strukturze relacji diagnostycznych wykorzystywane są z powodzeniem SSN zarówno z ciągłymi jak i skokowymi funkcjami przejścia, w zależności od oczekiwanego wyniku obliczeń neuronowych.
-
Józef Woźniak prof. dr hab. inż.
PeopleProfessor Józef Woźniak received his M.Sc., Ph.D. and D.Sc. degrees in electronics and telecommunications from the Faculty of Electronics, Gdańsk University of Technology (GUT), Poland, in 1971, 1976 and 1991, respectively. In January 2002 he became a full professor. In 1993 he was elected Associate Dean of the Faculty of Electronics and in 1994 he was he was appointed a Professor at GUT. Simultaneously, from October 1994 till...
-
Głębokie Sieci Neuronowe Do Analizy Danych
e-Learning Courses{mlang pl}Kurs przeznaczony jest dla studentów kierunku Inżynieria Danych.{mlang} {mlang en}Course for Data Analysis students.{mlang}
-
Wzorzec poprawnej pracy wymienników regeneracyjnych oparty o sztuczne sieci neuronowe
PublicationArtykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...
-
Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych
PublicationW artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.
-
Identyfikacja na podstawie pisma i tekstu
PublicationW pracy zamieszczono opis różnych technik identyfikacji tożsamości na podstawie pisma, tekstu i podpisów. Omówiono algorytmy ekstrakcji cech niezbędne do wykonania operacji rozpoznawania. Opisane systemy biometryczne odgrywają dużą rolę w identyfikacji i weryfikacji osobniczej.
-
Metody Sztucznej Inteligencji - sieci neuronowe, systemy rozmyte [2020/21]
e-Learning Coursesstudia stacjonarne II st., Automatyka i Robotyka sem. 1
-
Ocena skuteczności czyszczenia sieci wodociągowej metodą hydropneumatyczną
PublicationPrzedmiotem analizy było dyskusyjne kryterium oceny skuteczności czyszczenia sieci wodociągowej określone przez eksploatatora. Analizę oparto na wynikach badań terenowych po czyszczeniu 9,5 km sieci wodociągowej o średnicy od 80 do 160 mm. Empiryczną podstawę dalszych rozważań stanowił zbiór wartości umownego zastępczego współczynnika chropowatości rurociągów k10. Uzyskane rezultaty wykazały, że lokalne warunki reakizacji pomiarów...
-
Sylwester Kaczmarek dr hab. inż.
PeopleSylwester Kaczmarek received his M.Sc in electronics engineering, Ph.D. and D.Sc. in switching and teletraffic science from the Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland, in 1972, 1981 and 1994, respectively. His research interests include: IP QoS and GMPLS and SDN networks, switching, QoS routing, teletraffic, multimedia services and quality of services. Currently, his research is focused on developing and applicability...
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turboparowej
PublicationArtykuł przedstawia możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) w celu odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych owych urządzeń jak i całego systemu elektrowni. Referat zawiera wprowadzenie do tematyki sztucznych sieci neuronowych, opis sztucznej sieci neuronowej (SSN) wykorzystanej...
-
Rafał Leszczyna dr hab. inż.
PeopleDr hab. Rafal Leszczyna is an associate professor at Gdansk University of Technology, Faculty of Management and Economics. He holds the M.Sc. degrees of Computer Science and Business Management. In December, 2006 he earned a Ph.D. in Computer Science, specialisation - Computer Security at the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics of Gdansk University of Technology. Between 2004 and 2008 he worked in the European...
-
KLASYFIKACJA SYGNAŁU EKG PRZY UŻYCIU KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH
PublicationPodniesienie jakości i zautomatyzowanie procesu diagnozy jest istotnym elementem rozwoju medycyny i samokontroli stanu zdrowia pacjentów. Od dłuższego czasu istnieją i są stosowane różne metody analizy i klasyfikacji sygnału EKG, jednak nie zawsze ich dokładność jest zadowalająca. Największym problemem jest trudność rozpoznania istniejącej nieprawidłowości, w przypadku gdy jej reprezentacja jest podobna do prawidłowej pracy...
-
Neuronowe modele z atencją w przetwarzaniu języka naturalnego
PublicationCelem niniejszego rozdziału jest wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych z atencją oraz ich zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego. Rozdział skupia się w szczególności na dokładnym omówieniu architektury modelu Transformer, wykorzystującego atencję jako podstawowy mechanizm swojego działania.
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turbo parowej
PublicationWystąpienie ma na celu pokazać możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu siłowi turbo parowej znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych zarówno samych wymienników jak i całego systemu elektrowni.
-
Studia Sieci Uniwersytetow Pogranicza
Journals -
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania cen na Giełdzie Energii
PublicationOpisano narzędzie wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen energii na giełdzie. Przedstawiono wyniki testowania modelu.
-
Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych
PublicationSieci neuronowe są jedną z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Ich praktyczne wykorzystanie umożliwiło szersze użycie komputerów w wielu obszarach komunikacji, przemysłu i transportu. Dowody tego są widoczne w elektronice użytkowej, medycynie, a nawet w zastosowaniach militarnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu przypadkach wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej,...
-
Model zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksploatacji elektrociepłowni.
PublicationW opracowaniu przedstawiono zagadnienia związane z modelowaniem zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej. Przedstawiono sposoby wyznaczania niektórych parametrów pracy MSC w oparciu o modele statyczne i sieci neuronowe.
-
Algorytmy Grafowe 2022/23
e-Learning CoursesKurs jest przeznaczony dla studentów drugiego semestru na kierunku Informatyka (stacjonarna).
-
2022 Grafowe modelowanie systemów
e-Learning Courses -
Algorytmy Grafowe 2021/22
e-Learning CoursesKurs jest przeznaczony dla studentów drugiego semestru na kierunku Informatyka (stacjonarna).
-
2023 Grafowe modelowanie systemów
e-Learning Courses -
Algorytmy Grafowe 2023/24
e-Learning CoursesKurs jest przeznaczony dla studentów drugiego semestru na kierunku Informatyka (stacjonarna).
-
Dekodowanie kodów iterowanych z użyciem sieci neuronowej
PublicationNadmiarowe kody iterowane są jedną z prostych metod pozyskiwania długich kodów korekcyjnych zapewniających dużą ochronę przed błędami. Jednocześnie, chociaż ich podstawowy iteracyjny dekoder jest prosty koncepcyjnie oraz łatwy w implementacji, to nie jest on rozwiązaniem optymalnym. Poszukując alternatywnych rozwiązań zaproponowano, przedstawioną w pracy, strukturę dekodera tego typu kodów wspomaganą przez sieci neuronowe. Zaproponowane...
-
Klasyfikacja sygnału EKG przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych
PublicationAutomation and improvement of diagnostic process is a vital element of medicine development and patient’s condition self-control. For a long time different ECG signal classification methods exist and are successfully applied, nevertheless their accuracy is not always satisfying enough. The lack of identification of an existing abnormality, which is very similar to a normal heartbeat is the biggest issue - for example premature...
-
Klasyfikacja sygnału EKG przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych
PublicationAutomation and improvement of diagnostic process is a vital element of medicine development and patient’s condition self-control. For a long time different ECG signal classification methods exist and are successfully applied, nevertheless their accuracy is not always satisfying enough. The lack of identification of an existing abnormality, which is very similar to a normal heartbeat is the biggest issue - for example premature...
-
Modele symulacyjne zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksplatacji elektrociepłowni
PublicationW opracowaniu omówiono 2 modele symulacyjne zachowania się sieci ciepłowniczej. Pierwszy oparty jest o struktury Boxa-Jenkinsa, drugi wykorzystuje sieci neuronowe. Przeprowadzono próby na danych rzeczywistych z gdańskiej sieci ciepłowniczej na podstawie, których dobrano parametry modeli. Sprawdzono przydatność obu struktur do prognozowania zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej przy znanych wymuszeniach.
-
Ontologie w Sieci Semantycznej
PublicationWraz z nastaniem ery Internetu i jego gwałtownym rozwojem, zasadniczym problemem dla współczesnej informatyki stała się automatyzacja pozyskiwania olbrzymich zasobów wiedzy ludzkiej w nim zgromadzonych. Wiedza ta ma bardzo zróżnicowany charakter z uwagi na wielość formatów zapisu danych, a przede wszystkim z uwagi na różny stopień jej ustrukturalizowania. Jedną z najbardziej popularnych idei dążących do systematycznego podejścia...
-
Wirtualne sieci lokalne w środowisku sieci IPv6.
PublicationZaprezentowane jest nowe spojrzenie na wirtualne sieci prywatne z perspekty-wy rozwiązań standardowo oferowanych przez rozinę protokołów IPv6. Omówionyjest przegląd rozwiązań VPN w środowisku sieci IPv6 ze szczególnym uwzględ-nieniem standardowo oferowanych z nową wersją stosu sieciowego IP.
-
Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych
PublicationW artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych, płaskich, sztucznych sieci neuronowych. Przy użyciu proponowanej metody wytrenowano trzy sieci neuronowe do klasyfikacji problemu parity-3, parity-4 oraz parity-5. Otrzymane wyniki porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu metody wstecznej propagacji błędu ze wględu na liczbę iteracji potrzebną do wytrenowania danej sieci oraz ze względu...
-
Piotr Rajchowski dr inż.
PeoplePiotr Rajchowski (Member, IEEE) was born in Poland, in 1989. He received the E.Eng., M.Sc., and Ph.D. degrees in radio communication from the Gdańsk University of Technology (Gdańsk Tech), Poland, in 2012, 2013, and 2017, respectively. Since 2013, he has been working at the Department of Radiocommunication Systems and Networks, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdańsk University of Technology, as a IT...
-
Wietrzenie sieci
PublicationZagadnienia ochrony sieci przed odorami. Problem odpowietrzania w aspekcie hydrauliki
-
przyrostowa metoda budowy hierarchicznej sieci neuronowej dla przewidywania sekwencji znakowych
PublicationZaprezentowano sposób wykorzystania hierarchicznej, opartej na przewidywaniu sieci neuronowej do nauki (bez nadzoru) oraz rozpoznawania sekwencji znaków w wejściowym strumieniu tekstu. Dla powyższej struktury zaproponowano algorytm jej przyrostowej rozbudowy w miarę zapamiętywania sekwencji pozwalający na optymalizację procesu uczenia oraz ograniczenie wymagań pamięciowych prezentowanego rozwiązania. Wskazano również jej możliwe...
-
Grafowe prezentacje danych 2022/2023
e-Learning Courses -
Grafowe prezentacje danych 2023/2024
e-Learning Courses -
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE
PublicationW niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opartych na mowie i możliwości ich wykorzystania w syntezie mowy z emocjami, wykorzystując do tego celu sieci neuronowe. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy mowy za pomocą sieci neuronowych. Obecnie obserwuje się znaczny wzrost zainteresowania i wykorzystania uczenia głębokiego w aplikacjach związanych...
-
Jerzy Konorski dr hab. inż.
PeopleJerzy Konorski received his M. Sc. degree in telecommunications from Gdansk University of Technology, Poland, and his Ph. D. degree in computer science from the Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland. In 2007, he defended his D. Sc. thesis at the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology. He has authored over 150 papers, led scientific projects funded by the European Union,...