Ing. Vladislav Belov (doktorand)
studium
| školitel: | Ing. Radek Mařík, CSc. |
| zahájení studia: | 01.03.2020 |
| forma studia: | prezenční |
| státní zkouška: | 04.04.2023 (s vyznamenáním) |
| téma disertační práce: | Varietní učení a umělé neuronové sítě |
| popis: | Varientní učení je přístup cílící nelineární redukci multidimenzionálních příznakových vektorů. Typicky se předpokládá, že datové sady vyplňují pouze určitý podprostor. Existuje řada metod a postupů, avšak pouze pro některé z nich je vyřešené, k jakému zkreslení dochází projekcí do prostorů s nižší dimenzí. Klasické metody vychází z kritérií postavených na rekonstrukčních chybách a tradičních L metrik, které však mají velkou citlivost k odchýleným vektorům. Možné řešení robustnějšího přístupu se nabízí v kombinaci s použitím umělých neuronových sítí, které používají kritéria založená na cross-entropiích či kritéria využívající Wassersteinovu vzdálenost mezi distribucemi. Teoretické závěry budou experimentálně aplikovány a ověřovány v doméně počítačového vidění a rozpoznávání objektů. |
za obsah této stránky zodpovídá:
Radek Fučík | naposledy změněno: 15.8.2011