Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Iskalni niz:	išči po
	išči po
	išči po
	išči po
Vrsta gradiva:	* po starem in bolonjskem študiju
Jezik:
Išči po:
Opcije:	Prikaži samo zadetke s celotnim besedilom
	Ponastavi

1 - 2 / 2

Nevroevolucijski algoritem NEAT na grafičnih karticah : magistrsko delo
Blaž Sitar, 2019, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi naslavljamo problem implementacije algoritma NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) za delovanje na grafičnih karticah. Algoritem NEAT je genetski algoritem za učenje razvijajočih nevronskih mrež. Izhaja iz področja nevroevolucije, ki v umetni inteligenci uporablja genetske algoritme za generiranje in učenje nevronskih mrež. Algoritem za svoje delovanje porabi veliko strojnih in časovnih virov, zato je implementacija na grafičnih karticah smiselna. Implementacijo smo izvedli v arhitekturi CUDA, ki jo podpirajo grafične kartice podjetja NVIDIA. Hitrost in uspešnost algoritma smo izmerili na petih različnih grafičnih karticah in jo primerjali s hitrostjo in uspešnostjo originalnega algoritma. Ugotovili smo, da je naša implementacija algoritma zadovoljiva, saj je hitrejša in prav toliko uspešna kot originalna implementacija algoritma NEAT.
Ključne besede: nevroevolucija, NEAT, nevronska mreža, genetski algoritem, CUDA
Objavljeno v DKUM: 21.11.2019; Ogledov: 1440; Prenosov: 156
Celotno besedilo (1,53 MB)

PROGRAMSKI VMESNIK ZA DINAMIČNO RAZPOZNAVANJE GEST Z ZAPESTNICO MYO
Blaž Sitar, 2016, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljen programski vmesnik, ki bo znal razpoznavati geste roke pri interakciji človek – stroj. Tehnologija prehaja v obdobje, kjer se uveljavljajo novi načini interakcije človeka s strojem in nam omogoča lažje upravljanje in učenje strojev samih. Čeprav še vedno na področju interakcije s stroji prevladujeta miška in tipkovnica, se v ospredje prebijajo tudi druge naprave, ki omogočajo enake ali celo boljše interakcije človek – stroj. Eden izmed takšnih proizvodov je tudi zapestnica Myo, ki je v diplomskem delu uporabljena za zajemanje in analizo poljubnih uporabnikovih gest roke. Napisan je programski vmesnik, ki je zmožen učenja in razpoznavanja gest, ter testirano, kako dobro se obnese pri razpoznavanju različnih gest. Meritve nakazujejo, da je programski vmesnik pravilno razpoznal večino naučenih gest, iz česar je možno sklepati, da je zmožen prepoznati dinamično naučene geste.
Ključne besede: Myo, razpoznavanje, geste, vmesnik
Objavljeno v DKUM: 06.09.2016; Ogledov: 1941; Prenosov: 188
Celotno besedilo (4,62 MB)

Iskanje izvedeno v 0.01 sek.

Na vrh