Avancerad sökning

Hittade 3 uppsatser som matchar ovanstående sökkriterier.

1. 1. Towards topology-aware Variational Auto-Encoders : from InvMap-VAE to Witness Simplicial VAE

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Aniss Aiman Medbouhi; [2022]
   Nyckelord :Variational Auto-Encoder; Nonlinear dimensionality reduction; Generative model; Inverse projection; Computational topology; Algorithmic topology; Topological Data Analysis; Data visualisation; Unsupervised representation learning; Topological machine learning; Betti number; Simplicial complex; Witness complex; Simplicial map; Simplicial regularization.; Variations autokodare; Ickelinjär dimensionalitetsreducering; Generativ modell; Invers projektion; Beräkningstopologi; Algoritmisk topologi; Topologisk Data Analys; Datavisualisering; Oövervakat representationsinlärning; Topologisk maskininlärning; Betti-nummer; Simplicielt komplex; Vittneskomplex; Simpliciel avbildning; Simpliciel regularisering.;

   Sammanfattning : Variational Auto-Encoders (VAEs) are one of the most famous deep generative models. After showing that standard VAEs may not preserve the topology, that is the shape of the data, between the input and the latent space, we tried to modify them so that the topology is preserved. LÄS MER

3. 2. Monitoring Vehicle Suspension Elements Using Machine Learning Techniques

   Master-uppsats, KTH/Spårfordon

   Författare :Henrik Karlsson; [2019]
   Nyckelord :Condition monitoring; condition based maintenance; FDI; diagnostics; machine learning; classification algorithms; dimensionality reduction; feature selection; feature transformation; frequency response functions.; Tillståndsövervakning; tillståndsbaserat underhåll; FDI; diagnostik; maskininlärning; klassificeringsalgoritmer; dimensionalitetsreducering; särdragsextrahering; särdragstransformering; frekvenssvarsfunktioner.;

   Sammanfattning : Condition monitoring (CM) is widely used in industry, and there is a growing interest in applying CM on rail vehicle systems. Condition based maintenance has the possibility to increase system safety and availability while at the sametime reduce the total maintenance costs. LÄS MER

4. 3. Genomförbarhetsstudie av att känna igen två tankemönster i följd med EEG

   Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC)

   Författare :Oskar Wilhelmsson; Victor Wikén; [2015]
   Nyckelord :EEG; MindWave; BCI; feature vector; pre-processing; k-NN; dimensionality reduction; classification algorithm; EEG; MindWave; BCI; egenskapsvektor; förbehandling; k-NN; dimensionalitetsreducering; klassificeringsalgoritm;

   Sammanfattning : Studien implementerade ett hjärna-dator-gränssnitt med hjälp av EEG-instrumentet MindWave Mobile Headset. Vi undersökte om det var möjligt att utföra fyra operationer genom att använda tankemönster. Fyra försökspersoner deltog i studien. Deras uppgift var att tänka i två tankemönster i följd som resulterade i en operation. LÄS MER