Komprese konektivity trojúhelníkových sítí se známou geometrií s využitím neuronových sítí

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá tématem komprese konektivity trojúhelníkových sítí a problematikou s ní spojenou. Práce navazuje na již existující, velice efektivní metodu založenou na principu kandidátních vrcholů a dává si za cíl její další zefektivnění. Toho se snaží dosáhnout za pomoci strojového učení. Práce se tak zaměřuje na několik klíčových částí původní metody a ty nahrazuje modelem umělé neuronové sítě. Cílem je zjistit, jak efektivně je model schopen, oproti statickým vzorcům výchozí metody, predikovat konektivitu trojúhelníkové sítě a zda-li tento přístup může vést k požadovanému zlepšení. Jak získané výsledky naznačují, je tomu skutečně tak a metoda s využitím neuronové sítě byla schopna dosáhnout signifikantního zlepšení.