0000000001076887

AUTHOR

Emīls Ozoliņš

showing 3 related works from this author

Jaukšanas-Apmaiņas tīkli – jaunas neironu tīklu arhitektūras plašam uzdevumu klāstam

2020

Mūsdienu neironu tīklu modeļiem efektīva tālu atkarību modelēšana sagādā problēmas. Īpaši izteikta šī problēma ir algoritmiskiem uzdevumiem, tomēr arī citos uzdevumos tā sagādā grūtības un noved pie daudzu uzdevuma-specifisku modeļu izstrādes. Darbā tiek piedāvāti 3 jauni neironu tīkli - Neironu Jaukšanas-Apmaiņas, Atlikuma Jaukšanas-Apmaiņas un Switchblade -, kas spēj modelēt tālas atkarības datos un ir piemērotas plašam uzdevumu klāstam. Jaunās arhitektūras tiek novērtētas uz algoritmu indukcijas, valodas modelēšanas, skaņas un attēlu apstrādes uzdevumiem. MusicNet mūzikas transkripcijas uzdevumā un Sudoku mīklu risināšanā arhitektūras uzstāda pasaulē labākos rezultātus. Darbā arī tiek pi…

tālu atkarību modelēšana datosJaukšanas-Apmaiņas tīkliDatorzinātnealgoritmu indukcijaneironu tīkli
researchProduct

Mobilā grāmatu koplietošanas sistēma

2018

Kvalifikācijas darbs „Mobilā grāmatu koplietošanas sistēma” apraksta sistēmas prasības, izmantotās tehnoloģijas un sistēmas struktūru. Izstrādātā sistēma ir servera puses programmatūra, kas paredzēta lietošanai ar viedtālruņa lietotni. Lietotāji sistēmā var mainīties ar savā īpašumā esošajām grāmatām, tādējādi ļaujot piekļūt retām grāmatām, kuras nav atrodamas bibliotēkās vai grāmatnīcās, kā arī ļauj piekļūt grāmatām reģionos, kur ir sarežģīta piekļuve grāmatām bibliotēku attāluma dēļ. Sistēma izstrādāta programmēšanas valodā Kotlin, izmantojot programmatūras satvaru Spring Boot, meklētājprogramma ElasticSearch un datubāze MySQL.

grāmatu meklēšanagrāmatu koplietošanaDatorzinātneSpring BootKotlin
researchProduct

Kombinatorā optimizācija ar dziļajiem neironu tīkliem

2022

Kombinatorās optimizācijas problēmām ir liela praktiskā nozīme, tomēr tās, parasti, ir NP-grūtas un to risināšana ir apgrūtināta. Darba mērķis ir noskaidrot, vai dziļo neironu tīklu metodes var tikt pielietotas kombinatorai optimizācijai. Kā reprezentatīvas problēmas tiek izvēlētas Būla formulas apmierināšana (SAT) un jauktu veselu skaitļu programmēšana (MILP). Abām problēmām tiek izveidotas specializētas ziņu pārsūtīšanas grafu neironu tīklu arhitektūras, kas papildinātas ar autora piedāvātu vaicājumu mehānismu. Tīklu apmācība tiek veikta ar darbā piedāvātām nepārraudzītās mašīnmācīšanās zaudējumu funkcijām (nav nepieciešams risinājumu). Piedāvātais neironu tīklu risinātājs SAT problēmai p…

Jauktu veselu skaitļu lineārā programmēšanaDatorzinātneGrafu neironu tīkliBūla formulas apmierināšanaNepārraudzītā mašīnmācīšanās
researchProduct