Search results for "neironu tīkli"
showing 10 items of 54 documents
Mākslīgais neironu tīkls kredītreitinga noteikšanai
2020
Darbā “Mākslīgais neironu tīkls kredītreitinga noteikšanai” tiek pētīts par dažādiem neironu tīklu arhitektūras uzbūves principiem, apskatītas lielākās problēmas saistībā ar šīm arhitektūrām un iespējamajām metodēm, kas spētu labot konkrētos problēmgadījumus. Darba mērķis ir izveidot vairākus neironu tīklus balstoties uz apskatītajām arhitektūrām, tādā veidā izveidojot darbojošos neironu tīklu, kas kalpotu kā instruments fiziskas personas kredītreitinga noteikšanai. Neirona tīkla mērķis ir klasificēt fiziskas personas aizdevumu pieprasījumu apstiprinošā vai noraidošā grupā atkarībā no ievades datiem. Papildus darbā tiek pētīti dažādo neirona tīkla arhitektūru rezultāti atkarībā no izvēlētās…
Maskēšanas rakstu noteikšana attēlos
2020
Pēdējo gadu laikā stipra uzmanība tiek veltīta datorredzei un tās pielietojumiem, lai risinātu gan globālas, gan lokālas problēmas pasaulē. Datorredzi pielieto gan sejas atpazīšanai tālruņos, auto numura zīmju nolasīšanā, gan arī, piemēram, satelītattēlu apstrādei. Bakalaura darbā tiek apskatīti literatūras avoti gan par ierastiem neironu tīkliem, gan konvolūciju neironu tīkliem, uz kuriem tiek balstīta datorredze, apskatīta neironu tīklu attīstība, salīdzināti dažādi populārākie konvolūciju neironu tīklu veidi. Bakalaura darbā veikta arī praktiskā daļa ar konvolūciju neironu tīkla izstrādi, datu kopas izstrādi ar Latvijas Armijas publiski pieejamajiem attēliem, un konvolūciju tīkla darbinā…
Valūtas kursa prognozēšana ar neironu tīklu palīdzību
2016
Šī darba mērķis ir modelēt valūtas kursa svārstības ar mākslīgo neironu tīklu palīdzību. Maģistra darbs sastāv no vairākām pētniecības sastāvdaļām uz kurām tiek balstīti sasniegtie rezultāti. Darbā tiek izskatīti valūtas kursu ietekmējošie faktori, kas tiek ņemti par pamatu tālākai pētniecībai praktiskajā daļā. Izstrādes gaitā aplūkoti neironu tīklu darbības pamatprincipi. Praktiskajā daļā veikta valūtas kursa paredzēšana, analizēti iegūtie rezultāti un veikti secinājumi par to, kā uzlabot sasniegtos rezultātus. Sniegts arī neliels ieskats par neironu tīklu pielietojumiem no autora skatu punkta.
Lietotāja uzvedības prognozēšanas rīks ceļojumu izvēlē
2018
Bakalaura darbā "Lietotāja uzvedības prognozēšanas rīks ceļojumu izvēlē" izpētīts, vai un kā ceļotājiem ar patiesu un derīgu informāciju iespējams piedāvāt nākamo ceļojuma galamērķi, balstoties uz ceļotāja un citu ceļotāju iepriekšējās pieredzes. Darbā detalizēti aprakstītas nozīmīgākās datu prognozēšanas metodes, klasifikācijas un regresijas metodes, kā arī to pielietojumi. Veikta ceļotāju uzvedības analīze, izpētot faktorus, kas var ietekmēt ceļotāju izvēli, izvēloties jaunu ceļojuma galamērķi. Darbā izpētīts, kā pareizi atlasīt, sagatavot, atspoguļot datus un izstrādāt datu prognozēšanas stratēģijas. Veikta jaunas datu prognozēšanas stratēģijas izstrāde, izmantojot neironu tīklus, un izs…
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…
Telpas vizuālā un fiziskā raksturojuma apstrāde izmantojot neironu tīklus
2021
Ainas raksturojums jeb vizuāli sensoru datu apstrāde ir inteliģentu būtņu svarīga īpašība. Cilvēkiem piemīt spējas viegli raksturot, analizēt un pārvietoties iepriekš neredzētā telpā. Datoriem šāda īpatnība nav raksturīga. Datorikas nozares viena no aktuālākajām problēmām ir šo spēju piešķiršana datoram. Identificēt tādus šķēršļus kā sienas ir ļoti svarīgi, piemēram, dažāda veida robotiem, kas pārvietojas telpā. Pētnieciskie darbi šajā nozarē it īpaši pēdējo gadu laikā norāda uz to, ka neironu tīkli ļoti veiksmīgi risina šo problēmu, ja ir nodrošināta liela labi marķētu datu kopa. Līdz ar to arī pastāv aktuāla problēma, kā no šī datu marķēšanas procesa izslēgt cilvēcisko faktoru?
Paredzošā stimulētā mācīšanās
2016
Continuous actor-critic learning automaton, jeb CACLA, algoritma aktiera un kritiķa komponentes ir apvienojamas vienā, izmantojot faktu, ka tās no stāvokļu telpas izgūst līdzīgas pazīmes savu funkciju veikšanai. Tas ļauj divas reizes samazināt to realizēšanā izmantotā neironu tīkla trenējamo parametru skaitu, kā arī ļauj aģentam ātrāk nonāk pie labas stratēģijas, jo optimālās stratēģijas funkcijas parametri tiek pielāgoti arī vērtību funkcijas izmaiņu rezultātā. Tas noved pie savdabīga optimālās stratēģijas funkcijas parametru nepārraudzītās mācīšanās procesa. Šāds netiešā veidā veikts optimālās stratēģijas funkcijas parametru pielāgošanas process atstāj ietekmi uz trenēšanas procesu, jo sa…
Automatizētās mašīnmācīšanās pakotnes AutoKeras pielietojums attēlu klasifikācijā
2021
Automatizētās mašīnmācīšanās (AutoML) mērķis ir nodrošināt to, ka mašīnmācīšanās lēmumi tiek pieņemti automātiski un balstīti uz datiem, kā arī ļaut pēc iespējas plašākai auditorijai izmantot mašīnmācīšanās priekšrocības. Darbā apskatīts AutoML pielietojums attēlu klasifikācijai ar AutoKeras pakotni, kas veic neironu arhitektūru meklēšanu, izmantojot labākais-pirmais meklēšanas un simulētās atkvēlināšanas algoritmus, ko virza Beiesa optimizācija. Apmācības laika samazināšanai tiek izmantoti tīklu morfismi. Pārbaudot to uz CIFAR-10 datiem, tika sasniegta 97.1% precizitāte, tomēr tas tika iegūts ar lieliem datorresursu ieguldījumiem un rīkam ir noteikti lietojamības trūkumi.
Hamiltona sistēmu risināšanas un mācīšanās struktūru saglabājošie algoritmi
2021
Darbā aplūkotas Hamiltona sistēmu īpašības un struktūru saglabājošie algoritmi, kurus pielietojot tiek saglabātas attiecīgās īpašības. Izrādās, ka svarīga īpašība, kas raksturo Hamiltona sistēmas, ir plūsmas simplektiskums. Tiek apskatītas simplektiskas skaitliskās metodes un tiek pārbaudīts, ka tās darbojas labāk nekā parastas skaitliskās metodes, kad tiek risināta Hamiltona sistēma. Liela uzmanība veltīta neironu tīkliem, izpētot tos un ar tiem saistītās lietas, jo neironu tīklus tagad ir iespējams pielietot arī Hamiltona sistēmām. Tiek aplūkoti uz datiem balstīti simplektiskie neironu tīkli un pielietoti dažādiem piemēriem, pārbaudot to darbības spējas. Praktiskie rezultāti parāda, ka la…
MNT algoritma izstrāde NBA maču rezultātu prognozēšanai un salīdzināšanai ar patiesajiem rezultātiem
2022
Sporta spēļu derību industrija un tehnoloģijas ir attīstījušās plašā mērogā, tāpēc sporta spēļu iznākuma prognozēšana, izmantojot tehnoloģiju pieeju, tagad paliek arvien aktuālāka. Cilvēkiem ir zināmi ierobežojumi, apstrādājot lielu informācijas daudzumu. Tomēr, mākslīgā intelekta metodes var atrisināt šo problēmu. Bakalaura darbā ievadā tiek sniegts vispārējs apraksts par sporta derībām, kā tās notiek, kā arī par MNT darbību. Darba rezultātā autors ir izstrādājis MNT algoritmu, kas spēj prognozēt NBA sporta spēļu rezultātus. Šis algoritms tad tiek salīdzināts ar patiesajiem rezultātiem.