MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Cele wykładu - Przedstawienie podstawowej wiedzy o metodach obliczeniowych chemii teoretycznej - ich zakresie stosowalności oraz oczekiwanej dokładności.
Advertisements

Politechnika Wrocławska
Uczenie ze wzmocnieniem
Ile rozwiązań może mieć układ równań?
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Inteligencja Obliczeniowa Ulepszenia MLP
Zakład Mechaniki Teoretycznej
Mechanika Rezprezentacja graficzna. Mechanika Rezprezentacja tekstowa.
Optymalizacja własności mikrostruktury przy pomocy algorytmów genetycznych na bazie Cyfrowej Reprezentacji Materiału Autor: Daniel Musiał Promotor: dr.
Program Międzynarodowej Oceny Umiejętności Uczniów OECD PISA
Analiza porównawcza wybranych metod sztucznej inteligencji w komputerowych grach strategicznych Comparative analysis of artificial iteligece methods applied.
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz,
E-learning w kształceniu technicznym
Życiorys mgr inż. Damian Bogdanowicz Katedra Algorytmów i Modelowania Systemów. WETI PG Urodzony: r. Wykształcenie: studium doktoranckie,
mgr inż. Rafał Komański styczeń 2004
Seminarium Dyplomowe sem.10
Linear Methods of Classification
WSTĘP DO GEOGRAFII FIZYCZNEJ SYSTEMOWY OBRAZ PRZYRODY - MODELE
Grupa 1 Sposoby rozwiązywania układów równań stopnia I z dwiema i z trzema niewiadomymi. Wykresy funkcji w szkole ponadgimnazjalnej.
Zastosowanie technologii CUDA w sztucznej inteligencji
Klasyfikacja dokumentów za pomocą sieci radialnych Paweł Rokoszny Emil Hornung Michał Ziober Tomasz Bilski.
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
Spis treści Możliwości biblioteki logiczno-fizycznej
KONSPEKT LEKCJI MATEMATYKI
Maszyny proste.
Kinematyka SW Sylwester Wacke
Opiekun: dr inż. Maciej Ławryńczuk
Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych
Optymalizacja liniowa
Wektory SW Department of Physics, Opole University of Technology.
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
Modelowanie matematyczne jako podstawa obliczeń naukowo-technicznych:
Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych
Modelowanie i identyfikacja 2010/2011Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra.
Dana jest sieć dystrybucji wody w postaci: Ø      m- węzłów,
Tytuł prezentacji Nauki ekonomiczno-rolnicze w kontekście zmieniających się potrzeb gospodarki KATEDRA EKONOMIKI ROLNICTWA I MIĘDZYNARODOWYCH STOSUNKÓW.
Ile rozwiązań może mieć układ równań?
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu Wszelkie treści i zasoby edukacyjne publikowane na łamach Portalu
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
Koło naukowe „Sieci” Opiekun: Prof. Dr hab. Inż. Wiesław Wajs
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
w ekonomii, finansach i towaroznawstwie
Politechniki Poznańskiej
Urszula Boryczka Testy De Jonga Urszula Boryczka
Przykład 5: obiekt – silnik obcowzbudny prądu stałego
Ekonometryczne modele nieliniowe
Metody Numeryczne Ćwiczenia 3
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
Metody rozwiązywania układów równań nieliniowych
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Wybrane zagadnienia inteligencji obliczeniowej Zakład Układów i Systemów Nieliniowych I-12 oraz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych proponują.
Regresja liniowa. Dlaczego regresja? Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na.
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Modelowanie i podstawy identyfikacji 2015/2016 Modele neuronowe – podstawy,
W IELOFUNKCYJNY D YSPENSER Rozwiązanie umożliwiające podanie jednego lub kilku płynów za pomocą różnych technologii dozowania. Odpowiednia konfiguracja.
ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ
Metody optymalizacji Wykład /2016
Podstawy automatyki I Wykład 3b /2016
Wizualizacja zbiorów Biblioteki Głównej Politechniki Warszawskiej według dziedzin nauki na podstawie UKD Stan na październik 2015 Cel: Zilustrowanie zawartości.
Wytrzymałość materiałów
Anna Karpińska i Katarzyna Mazurek
Synteza logiczna w projektowaniu układów cyfrowych
Zastosowanie układów równań do rozwiązywania zadań tekstowych
Wytrzymałość materiałów
Wytrzymałość materiałów
Symulacje komputerowe
Tytuł prezentacji Nauki ekonomiczno-rolnicze w kontekście zmieniających się potrzeb gospodarki KATEDRA EKONOMIKI ROLNICTWA I MIĘDZYNARODOWYCH STOSUNKÓW.
Programowanie sieciowe Laboratorium 3
Tytuł prezentacji Nauki ekonomiczno-rolnicze w kontekście zmieniających się potrzeb gospodarki KATEDRA EKONOMIKI ROLNICTWA I MIĘDZYNARODOWYCH STOSUNKÓW.
Programowanie sieciowe Laboratorium 4
Programowanie sieciowe Laboratorium 3
Zapis prezentacji:

MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja Marek Kowalski MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja

Zastosowania optymalizacji w multimediach Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl Zastosowania optymalizacji w multimediach Metoda najszybszego spadku (gradient descent): uczenie sieci neuronowych, uczenie deskryptorów. Metoda gradientów sprzężonych (conjugate gradient): rozwiązywanie układów równań. Levenberg-Marquard: bundle adjustment, kalibracja kamery, szacowanie pozy głowy (temat laboratorium). [źródło: zbiór IBUG] 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja

SfM i bundle adjustment Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl SfM i bundle adjustment 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja

SfM i bundle adjustment Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl SfM i bundle adjustment 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja

Zadanie laboratoryjne Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl Zadanie laboratoryjne Część pierwsza: implementacja metody Gauss-Newton, porównanie metody najszybszego spadku i Gauss-Newton na prostych przykładach. Część druga: szacowanie pozy głowy przy użyciu sztywnego modelu 3D, szacowanie pozy głowy przy użyciu niesztywnego modelu 3D. [źródło: zbiór IBUG] 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja

POWODZENIA!