Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Master
Title of the study programm Intelligent robotic systems
Title in original language Vērtību iterāciju algoritma realizācija dziļās apmācības mākslīgajos neironu tīklos
Title in English Value Iteration Algorithm Implementation in Deep Artificial Neural Networks
Author Valters Vēciņš
Department 12300 Institute of Applied Computer Systems
Scientific advisor Agris Ņikitenko
Reviewer V.Osadčuks, LLU asoc.profesors
Abstract Vērtību iterāciju algoritma izpilde ir iteratīva un slikti paralelizējama. Algoritma izpildes laiks pieaug eksponenciāli, palielinot ieejas kartes izmēru. Izstrādātais RResUNet mākslīgo neironu tīklu modelis ir paralelizējams un atrisina vērtību iterāciju algoritma uzdevumu. Izstrādātais modelis spēj izpildīt uzdevumu ar mazāk iterācijām nekā vērtību iterāciju algoritms, un, palielinot ieejas kartes izmēru, tā izpildes laiks palielinās mazāk kā vērtību iterāciju algoritmam. Darba ietvaros ir izstrādāta jauna, fundamentāla mākslīgo neironu tīklu modeļu arhitektūra RResUNet, ko var izmantot dažādu uzdevumu risināšanā, kā arī ir izveidota programma dažādu veidu diskrētu karšu datu kopas ģenerēšanai. Izstrādātā programma datu kopas ģenerēšanai un programma mašīnmācīšanās testu veikšanai ir ievietotas atvērtā koda platformā GitLab un ir publiski pieejamas citu pētījumu veikšanai. Pētījuma testu izpildei tika izmantots RTU HPC superdators. Darba pamattekstā ir 69 lappuses, 41 attēls, 5 tabulas un 26 informācijas avoti.
Keywords MAŠĪNAPMĀCĪBA, MĀKSLĪGIE NEIRONU TĪKLI, VĒRTĪBU ITERĀCIJU ALGORITMS, CNN, RNN, UNET, RESNET, RRESUNET
Keywords in English MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS, VALUE ITERATIONALGORITHM, CNN, RNN, UNET, RESNET, RRESUNET
Language lv
Year 2019
Date and time of uploading 27.05.2019 16:14:54