Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail projektu
Období řešení: 01.02.2021 — 31.01.2023
Zdroje financování
Evropská unie - Interní grantová soutěž
- plně financující (2021-02-01 - 2023-01-31)
O projektu
The problem of the distance metric for high-dimensional spectra is addressed. Distance (or similarity) measurement is a key component of numerous machine learning algorithms. By default, the Euclidean distance is dominantly used, which is known as a poor metric for high-dimensional data. Overlooking the importance of metric selection leads to counterintuitive results and limited performance. By implementing alternative metrics, a rapid boost of performance and model interpretability is expected with a high potential to influence the community.
Označení
CEITEC-K-21-6978
Originální jazyk
čeština
Řešitelé
Vrábel Jakub, Ing. - hlavní řešitel
Útvary
Pokročilé instrumentace a metody pro charakterizace materiálů- spolupříjemce (01.02.2021 - 31.01.2023)Středoevropský technologický institut VUT- příjemce (01.02.2021 - 31.01.2023)Středoevropský technologický institut- interní (01.02.2021 - 31.01.2023)
Výsledky
VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Physics-informed ML models for processing of spectroscopic data. 2021.Detail
VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Artificial neural network weights penalization and initialization for spectroscopic data. 2021.Detail
VRÁBEL, J. Physics-informed ML models for processing of spectroscopic data. 2021.Detail
VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; NEDĚLNÍK, P.; BUDAY, J.; CEMPÍREK, J.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Spectral library transfer between distinct Laser-Induced Breakdown Spectroscopy systems trained on simultaneous measurements. Journal of Analytical Atomic Spectrometry, 2023, vol. 38, no. 4, p. 841-853. ISSN: 1364-5544.Detail
VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; NEDĚLNÍK, P.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Spectra transfer between distinct LIBS systems using shared standards and machine learning. 2022.Detail
VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Distance of Spectroscopic Data. 2022.Detail
VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Towards interpretability of ANNs for spectroscopic data: inductive bias, lottery tickets, and input optimization. 2022.Detail
VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Artificial Neural Networks for Classification. In Chemometrics and Numerical Methods in LIBS. 1. 2022. p. 213-240. ISBN: 978-1-119-75958-4.Detail