Domů › Výuka na FJFI

Aplikace optimalizačních metod

Na této stránce lze najít informace týkající se výuky předmětu Aplikace optimalizačních metod vyučovaném na katedře matematiky Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské.

Literatura

  1. Ch. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006, PDF
  2. Ch. C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning, Springer, 2018.
  3. Ch. C. Aggarwal, Linear Algebra and Optimization for Machine Learning, Springer, 2020.
  4. V. M. Alexejev, V. M. Tichomirov, S. V. Fomin, Matematická teorie optimálních procesů, Academmia, 1991.

Prezentace k výuce - POZOR, jde zatím jen o pracovní verzi bez ustáleného značení a se spoustou chyb

  1. Úvod - prezentace
  2. Regrese - prezentace
  3. Klasifikace - prezentace
  4. Neuronové sítě - prezentace
  5. Výpočet gradientu - prezentace
  6. Gradientní optimalizační metody - prezentace
  7. Konvoluční neuronové sítě - prezentace
  8. Rozklady a autoenkodery - prezentace
  9. Optimalizace s vazbami danými pomocí ODR - prezentace
  10. Optimalizace s vazbami danými pomocí PDR - prezentace
  11. Physics-informed machine learning - prezentace

Zdrojové kódy s implementací metod jsou dostupné zde.