Sökning: "modell inlärning"
Visar resultat 1 - 5 av 140 uppsatser innehållade orden modell inlärning.
1. ”Var ska omsorgen få plats?” : En studie kring förskollärares syn på sitt omsorgsuppdrag
Uppsats för yrkesexamina på grundnivå, Malmö universitet/Institutionen för barndom, utbildning och samhälle (BUS)Sammanfattning : Förskolan har varit och är en omsorgsinstitution där verksamma i förskolan bedriver omsorg i många olika former. Det kan vara allt från att knyta ett par skor till att prata om bilbarnstol med en vårdnadshavare; och allt där emellan. Omsorg definierar förskolan och vad förskolan har för uppdrag och uppgift i samhället. LÄS MER
2. Topological regularization and relative latent representations
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : This Master's Thesis delves into the application of topological regularization techniques and relative latent representations within the realm of zero-shot model stitching. Building upon the prior work of Moschella et al. LÄS MER
3. Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Warehouse Environments
Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : This report presents a deep reinforcement algorithm for multi-agent systems based on the classicalDeep Q-Learning algorithm. The method considers a decentralized approach to controlling theagents, by equipping each agent with its own neural network and replay memory. LÄS MER
4. Regression with Bayesian Confidence Propagating Neural Networks
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Bayesian Confidence Propagating Neural Networks (BCPNNs) are biologically inspired artificial neural networks. These networks have been modeled to account for brain-like aspects such as modular architecture, divisive normalization, sparse connectivity, and Hebbian learning. LÄS MER
5. Self-learning for 3D segmentation of medical images from single and few-slice annotation
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Training deep-learning networks to segment a particular region of interest (ROI) in 3D medical acquisitions (also called volumes) usually requires annotating a lot of data upstream because of the predominant fully supervised nature of the existing stateof-the-art models. To alleviate this annotation burden for medical experts and the associated cost, leveraging self-learning models, whose strength lies in their ability to be trained with unlabeled data, is a natural and straightforward approach. LÄS MER