Sökning: "neurala nätverk"

Visar resultat 1 - 5 av 414 uppsatser innehållade orden neurala nätverk.

  1. 1. En jämförande studie av regulariserade neurala nätverk med tillämpning på bildklassificering

    Kandidat-uppsats, Göteborgs universitet/Institutionen för matematiska vetenskaper

    Författare :Eric Johansson; Björn Krook Willén; Aladdin Persson; Marcus Sajland; [2020-07-02]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : Denna rapport fokuserar på jämförelsen mellan olika regulariseringstekniker av artificiella neuralanätverk applicerade på klassificering av bilddata. Regulariseringsmetoderna som använtsär L2-regularisering och dropout, och dessa har jämförts med icke-regulariserande neuralanätverk. LÄS MER

  2. 2. Support Unit Classification through Supervised Machine Learning

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

    Författare :Jakob Pehrson; Sara Lindstrand; [2020]
    Nyckelord :Chatbot; customer satisfaction; productivity; and neural networks; Chatbot; kundnöjdhet; produktivitet; och neurala nätverk;

    Sammanfattning : The purpose of this article is to evaluate the impact a supervised machine learning classification model can have on the process of internal customer support within a large digitized company. Chatbots are becoming a frequently used utility among digital services, though the true general impact is not always clear. LÄS MER

  3. 3. Machine Learning Based Intraday Calibration of End of Day Implied Volatility Surfaces

    Master-uppsats, KTH/Matematisk statistik; KTH/Matematisk statistik

    Författare :Christopher Herron; André Zachrisson; [2020]
    Nyckelord :Applied Mathematics; Machine Learning; Statistics; Gaussian Process; Neural Network; Options; Volatility; Implied Volatility Surface; Black Scholes; Tillämpad matematik; Maskininlärning; Statistik; Gaussisk Process; Neurala Nätverk; Optioner; Volatilitet; Implicit Volatilitetsyta; Black Scholes;

    Sammanfattning : The implied volatility surface plays an important role for Front office and Risk Management functions at Nasdaq and other financial institutions which require mark-to-market of derivative books intraday in order to properly value their instruments and measure risk in trading activities. Based on the aforementioned business needs, being able to calibrate an end of day implied volatility surface based on new market information is a sought after trait. LÄS MER

  4. 4. Performance Analysis of Various Activation Functions Using LSTM Neural Network For Movie Recommendation Systems

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

    Författare :Philip Song; André Brogärd; [2020]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : The growth of importance and popularity of recommendations system has increased in many various areas. This thesis focuses on recommendation systems for movies. Recurrent neural networks using LSTM blocks have shown some success for movie recommendation systems. LÄS MER

  5. 5. Training a Neural Network using Synthetically Generated Data

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

    Författare :Fredrik Diffner; Hovig Manjikian; [2020]
    Nyckelord :Synthetic data set; Generating synthetic data set; Machine learning; Deep Learning; Convolutional Neural Networks; Machine learning model; Character recognition in natural images; Char74k; ICDAR2003.; Syntetiskt dataset; Generera syntetiskt data; Maskininlärning; Maskininlärningsmodell; Djuplärning; Konvolutionära neurala nätverk; teckenigenkänning i bilder; Char74k; ICDAR2003;

    Sammanfattning : A major challenge in training machine learning models is the gathering and labeling of a sufficiently large training data set. A common solution is the use of synthetically generated data set to expand or replace a real data set. LÄS MER