| 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 |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| 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 |
