Najnovejša akademska dela
Pametno razšumljanje pri optimizaciji povratnih nevronskih mrež
Doktorska disertacija predstavi novo optimizacijsko metodo, ki temelji na globokem učenju in je oblikovana za podatkovne zbirke z visoko stopnjo šuma. Glavni znanstveni prispevek je kombinacija pametnega odstranjevanja šuma za povratne nevronske mreže, ki preprečuje težave s prekomernim prilagajanjem podatkom, ko ni na voljo dovolj učnih podatkov. Metoda prispeva k …
Odkrivanje enačb z verjetnostnimi gramatikami
V disertaciji predstavljamo nove metode za odkrivanje enačb (ang. equation discovery, ED), ki temeljijo na uporabi verjetnostnih gramatik. ED in simbolna regresija obravnavata problem iskanja simbolnega matematičnega modela, ki najbolje opisuje izmerjene podatke. Modeli so lahko različnih oblik, od preproste algebrajske enačbe do kompleksnega sistema diferencialnih enačb. Tradicionalno znanstveniki enačbe …
Prilagodljive brezmrežne metode za učinkovito reševanje parcialnih diferencialnih enačb
Vse pogosteje se na področju inženirstva in numeričnih simulacij uporabljajo brezmrežne metode. Njihova glavna prednost je, da v nasprotju s tradicionalnimi numeričnimi metodami zapleteno grajenje mreže za diskretizacijo računske domene ni potrebno. Do danes so znanstveniki razvili več metod za brezmrežno aproksimacijo linearnih diferencialnih operatorjev, ki se pojavijo v matematičnem …