Výsledky vyhledávání
- 1.0565500 - ÚI 2023 RIV CZ eng L4 - Software
Coufal, David - Hakl, František - Vidnerová, Petra
General-purpose Library of ML/AI Methods for CUDA Cores.
Interní kód: TN01000024/03-V009 ; 2022
Technické parametry: Refaktorovaný kód je poskytnut ve formě MATLAB MEX souborů. Ke spuštění vyžaduje MATLAB. Použití se řídí příslušnými licenčními podmínkami Akademické licence MATLABu.
Ekonomické parametry: Refaktorizace Python + TensorFlow kódu do nativního CUDA kódu pomocí MATLAB GPU Coderu. Urychlení inference implementace neuronových sítí.
Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: deep neural networks * generative adverisal networks * conditional generation * generative algorithms * MATLAB GPU Coder * CUDA cores * hluboké neuronové sítě * generativní adversiální sítě * generativní algoritmy
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/PetraVidnerova/nck_matlab
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0337034
Vědecká data: Github.com - 2.0565499 - ÚI 2023 RIV CZ eng L4 - Software
Coufal, David - Hakl, František - Vidnerová, Petra
General-purpose Library of ML/AI Methods.
Interní kód: TN01000024/03-V005 ; 2022
Technické parametry: Kolekce programů a skriptů spustitelných z příkazové řádky, vyžaduje Python a běžně dostupné výpočetní knihovny. Zadání se definuje v textovém souboru, typicky ve formátu YAML. Vzhledem k výpočetní náročnosti doporučeno využití GPU nebo výpočetního clusteru s více CPU.
Ekonomické parametry: Knihovna obsahuje dvě části. Skripty věnované rozšiřování datové základny pro učení navigace robota (GANs) a část zabývající se hledáním optimální architektury neuronových sítí (AnANAS). Rozšiřování datové základny je prováděno pomocí generativních neuronových sítí. Jsou implementovány architektury DCGAN a LSGAN v nepodmíněné i podmíněné verzi. Kvalita učení je monitorována pomocí FID skóre. AnANAS část je určena pro experimenty s hledáním optimální architektury hluboké neuronové sítě, jak s plně propojenými vrstvami tak sítě konvoluční. Umožňuje více-kriteriální optimalizaci, nabízí tři verze více-kriteriální optimalizace (NSGA, NSGA-II, NSGA-III) a implementaci základního standardního genetického algoritmu. Umožňuje paralelní výpočet na GPU nebo s využitím několika CPU.
Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: deep neural networks * generative adverisal networks * conditional generation * generative algorithms * neural architecture search * model selection * evolutionary algorithms * multiobjective optimisation * hluboké neuronové sítě * generativní adversiální sítě * generativní algoritmy * hledání architektury neuronové sítě * evoluční algoritmy * vícekriteriální optimalizace
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/PetraVidnerova/nck_python
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0337029
Vědecká data: Github.com - 3.0535816 - ÚI 2021 RIV CZ eng L4 - Software
Coufal, David - Hakl, František - Vidnerová, Petra
General-purpose algorithms for machine learning.
Interní kód: TN01000024/03-V001 ; 2020
Technické parametry: Program spustitelný z příkazové řádky, vyžaduje Python a běžné dostupné výpočetní knihovny. Úlohu lze definovat v textovém souboru ve formátu YAML. Vzhledem k výpočetní náročnosti doporučeno využití GPU nebo výpočetního clusteru s více CPU.
Ekonomické parametry: Knihovna obsahuje dvě části. Skripty věnované rozšiřování datové základny pro učení navigace robota (GANs) a část zabývající se hledáním optimální architektury neuronových sítí (AnANAS). Rozšiřování datové základny je prováděno pomocí generativních neuronových sítí. Jsou implementovány architektury DCGAN a LSGAN v nepodmíněné i podmíněné verzi. Kvalita učení je monitorována pomocí FID skóre. AnANAS část je určena pro experimenty s hledáním optimální architektury hluboké neuronové sítě, jak s plně propojenými vrstvami tak sítě konvoluční. Umožňuje více-kriteriální optimalizaci, nabízí tři verze více-kriteriální optimalizace (NSGA, NSGA-II, NSGA-III) a implementaci základního standardního genetického algoritmu. Umožňuje paralelní výpočet na GPU nebo s využitím několika CPU.
Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: deep neural networks * generative adverisal networks * conditional generation * generative algorithms * neural architecture search * model selection * evolutionary algorithms * multiobjective optimisation * hluboké neuronové sítě * generativní adversiální sítě * generativní algoritmy * hledání architektury neuronové sítě * evoluční algoritmy * vícekriteriální optimalizace
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/PetraVidnerova/NCK_interim
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0313744