|
|
Playing a 3D Tunnel Game Using Reinforcement Learning
Adilovic, Una ; Dingle, Adam (vedoucí práce) ; Straka, Milan (oponent)
Tunnel games are a type of 3D video game in which the player moves through a tunnel and tries to avoid obstacles by rotating around the axis of the tunnel. These games often involve fast-paced gameplay and require quick reflexes and spatial awareness to navigate through the tunnel successfully. The aim of this thesis is to explore the representation of a tunnel game in a discrete manner and to compare various reinforcement learning algorithms in this context. The objective is to evaluate the performance of these algorithms in a game setting and identify potential strengths and limitations. The results of this study may offer insights on the application of discrete tabular methods in the development of AI agents for other continuous games.
|
|
|
Cooperation with Unknown Agents in Multi-agent Environment
Bašta, Přemysl ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Straka, Milan (oponent)
V posledních několika desetiletích jsme byli svědky velkých úspěchů v oblasti hlubokého a zpětnovazebního učení. Velkých úspěchů bylo dosaženo v mnoha kompetitivních prostředích, a to jak v prostředí s jedním agentem, tak i v multiagentním prostředí, kde umělá inteligence dokázala překonat celé týmy lidských expertů. Situace se však zdá být mnohem obtížnější, pokud jsou multiagentní prostředí čistě kooperativní. V práci nejprve uvedeme stručný přehled teorie zpětnovazebního učení a současných populárních algoritmů. Poté teorii rozšíříme na multiagentní systémy kde se budeme zabývat problémy, které jsou s nimi spjaté. A nakonec navrhneme nové přístupy trénování agentů, kde se pomocí zjednodušeného prostředí kooperativní hry s více agenty založené na populární hře Overcooked pokusíme trénovat agenty, kteří jsou robustní a schopní spolupráce s neznámými agenty.
|
|
|
Question Answering in Czech via Machine Translation and Cross-lingual Transfer
Macková, Kateřina ; Straka, Milan (vedoucí práce) ; Mareček, David (oponent)
Informatické zpracování dovednosti čtení s porozuměním a úlohy odpovídání na otázky se zabývají oblastmi zpracování přirozeného jazyka a vyhledávání informací. Čtení s porozuměním je schopnost modelu číst a zpracovat text a porozumět jeho významu. Jednou z jeho aplikací je úloha odpovídání na otázky, které se zabývá vytvořením systému, který dokáže v textu automaticky najít odpověď na určitou otázku, která přímo souvisí s obsahem dokumentu. Pro angličtinu se jedná se o hojně studovanou úlohu, pro kterou existují obrovská tréninková data a spousty modelů. Pro tuto oblast však neexistují žádné modely ani data v češtině. Tato práce se zaměřuje na vytvoření systémů pro úlohy čtení s porozuměním a odpovídání na otázky v českém jazyce, a to bez nutnosti ručně vytvářet česká data. Hlavním cílem je automatické vytvoření českých trénovacích a testovacích dat a vytvoření modelů pro úlohu odpovídání na otázky v češtině. Využívá se existujících anglických dat a modelů za pomoci překladu a mezijazykového přenosu znalostí a následného porovnání výsledků a výběru modelu s nejlepšími výsledky. Nejprve jsme přeložili volně dostupná anglická data pro úlohu odpovídání na otázky SQuAD 1.1 a SQuAD 2.0 do češtiny, aby- chom vytvořili trénovací a testovací data. Poté jsme přetrénovali a vyhodnotili několik základních modelů BERT...
|
|
|
Natural Language Correction With Focus on Czech
Náplava, Jakub ; Straka, Milan (vedoucí práce) ; Grundkiewicz, Roman (oponent) ; Dušek, Ondřej (oponent)
Automatická korekce textu (natural language correction) je obor zabývající se vytvá- řením systémů pro automatickou opravu lidmi psaných textů. Tento obor zahrnuje mimo jiné obecnou opravu gramatiky, opravu překlepů či doplnění diakritiky. V posledních le- tech jsme byli svědky velkého rozmachu tohoto oboru, objevily se nové modely pro korekci textu, datasety a také vyhodnocovací metriky. Tato disertace prezentuje formou souboru publikovaných prací naše příspěvky do této oblasti. Jelikož je čeština mateřským jazy- kem autora této práce, věnovali jsme velké úsilí zlepšování tohoto oboru v češtině. Mezi hlavní výstupy naší práce patří: (1) vytvoření velké datové sady pojmenované Grammar Error Correction Corpus for Czech, která obsahuje anotované texty psané různými typy uživatelů jako třeba eseje či příspěvky ve webových diskuzích, a zároveň natrénovaní a evaluaci automatických systémů založených na neuronových sítí a také provedení meta- evaluace automatických metrik, (2) vytvoření systémů pro automatickou korekci textu, které fungují dobře v situacích, kdy je k dispozici pouze malé množství anotovaných dat pro řízené učení a (3) vytvoření dvou systémů pro automatickou diakritizaci textu do- sahujících nejlepších známých výsledků a také vytvoření velké datové sady pro učení a vyhodnocování systémů pro...
|
|
|
Semi-supervised learning in Optical Music Recognition
Mayer, Jiří ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Straka, Milan (oponent)
Optické rozpoznávání notových zápisů je úzký podobor počítačového vidění, který sice disponuje určitým množstvím anotovaných datasetů, nicméně má k dispozici řádově větší množství neanotovaných dat. Tento obor se v poslední době vyvíjí zejména díky aplikaci hlubokého učení, ale na trénování neuronových sítí se zatím používají pouze anotovaná data. Semi-supervised learning je podoblast strojového učení, zbývající se sou- časným učením z anotovaných a neanotovaných dat. Cílem je získat lepší modely, než kdybychom trénovali pouze z anotovaných dat. V této práci jsme upravili existující ar- chitekturu, používanou pro detekci hudebních symbolů, a navrhli jsme způsob, jakým ji trénovat v semi-supervised režimu. Upravená architektura je schopná učit se reprezentace i z neanotovaných dat a ve srovnání se svojí původní variantou má stabilnější trénování. 1
|
|
|
Persistentní datové struktury
Kupec, Martin ; Mareš, Martin (vedoucí práce) ; Straka, Milan (oponent)
V této práci studujeme persistentní datové struktury, tedy takové, které si uchovávají svou historii změn. Zabýváme se zejméena strukturami založenými na ukazatelích, pro něž lze dosáhnout plné, a tedy i částečné persistence s amortizovaně konstantním časem i prostorem na operaci. Popisujeme také zpersistentnění polí, u nějž je existence optimální struktury nadále otevřena. Uvádíme těž konkrétní aplikace obecných zpersistentňovacích postupů a příklady použití persistentních struktur.
|
|
|
Kryptografie založená na kvadratických tělesech
Straka, Milan ; Stanovský, David (vedoucí práce) ; Žemlička, Jan (oponent)
Imaginární kvadratická tělesa byla navržena pro použití v asymetrické kryptografii Buchmannem a Williamsem již v roce 1988 a od té doby vznikly i další kryptografické protokoly. I když tyto protokoly nejsou tak efektivní jako podobná schémata s eliptickými křivkami, mohou konkurovat schématům založeným na RSA, a navíc je jejich bezpečnost považována za nezávislou na bezpečnosti běžných kryptosystémů jako RSA, DSA a ECC. Tato práce shrnuje dosavadní výsledky v oboru kvadratické kryptografie. Jednak popisuje algebraickou teorii nutnou pro zavedení třídové grupy imaginárních kvadratických těles a dále studuje algoritmy operací v třídové grupě, jak asymptoticky, tak prakticky efektivní. Také rozebírá vhodná kryptografická schémata a útoky na ně. Součástí této práce je knihovna, která popsané protokoly efektivně implementuje.
|
|
|
Functional Data Stuctures and Algorithms
Straka, Milan ; Dvořák, Zdeněk (vedoucí práce) ; Koucký, Michal (oponent) ; Brodal, Gerth (oponent)
Název práce: Funkcionální datové struktury a algoritmy Autor: Milan Straka Ústav: Informatický ústav Univerzity Karlovy Vedoucí doktorské práce: doc. Mgr. Zdeněk Dvořák, Ph.D, Informatický ústav Univerzity Karlovy Abstrakt: Funkcionální programování je rozšířené a stále více oblíbené programo- vací paradigma, které nachází své uplatnění i v průmyslových aplikacích. Datové struktury používané ve funkcionálních jazycích jsou převážně perzistentní, což znamená, že pokud jsou změněny, zachovávají své předchozí verze. Cílem této práce je rozšířit teorii perzistentních datových struktur a navrhnout efektivní implementace těchto datových struktur pro funkcionální jazyky. Bezpochyby nejpoužívanější datovou strukturou je pole. Ačkoli se jedná o vel- mi jednoduchou strukturu, neexistuje jeho perzistentní protějšek s konstantní složitostí přístupu k prvku. V této práci popíšeme zjednodušenou implementaci perzistentního pole s asymptoticky optimální amortizovanou časovou složitostí Θ(log log n) a především téměř optimální implementaci se složitostí v nejhorším případě. Také ukážeme, jak efektivně rozpoznat a uvolnit nepoužívané verze per- zistentního pole. Nejvýkonnější datové struktury nemusí být vždy ty, které jsou založeny na asymptoticky nejlepších strukturách. Z toho důvodu se také zaměříme na imple- mentaci...
|
|
|
Faktorizace polynomů nad konečnými tělesy
Straka, Milan ; Žemlička, Jan (vedoucí práce) ; Stanovský, David (oponent)
Nazcv prace: Faktorizace polynoinu nad konccnynii telesy Autor: Milan Straka Katcdra (ustav): Katcdra algebry Vedouci bakalarske prace: Mgr. Jan Zcmlicka, Ph.D. E-mail vedouciho: Jan.Zemlicka((hnff. cuni.cz Abstrakt: Cilem prace je prozkoumat problem rozkladu polynomn nad konecnym telc- scm na soucin ircducibilnich polynoinu. PopHanim nekolika algoritmu hledaji- cich tento rozklad se ukaze, ze tento problem je vzdy fcsitclny v polynornialnim case vzhleclem kc stupni polynomu a poctu prvku konecneho telcsa. U jeduoho z algoritnm je po])sana implenientace s vclnii clobrou asymptotic- kou casovou slozito.sti O(nLylD log c/}, kdc i\. jc stupen rozkladaneho polynuinn nad telesem « q prvky. Program pouzivajiei jcdnodnssi, ale prakticky rychlcjsi variantu tohoto algoritnm jc soucasti ])racc. Klicova slova: faktorizace, kouecna telesa, polynoniy, algoritmns Title: Factoring polynomials over finite fields Author: Milan Straka Department: Department of Algebra Supervisor: Mgr. Jan Zemlicka, Ph.D. Supervisor's e-mail address: Jan. Zcirilicka@mJJ.cum.cz Abstract: The goal of this work is to present the problem of the decomposition of a polyno- mial over a finite field into a product of irreducible polynomials. By describing algorithms solving this problem, we show that the decomposition can always be found in...
|
|
|
Zpracování češtiny s využitím kontextualizované reprezentace
Vysušilová, Petra ; Straka, Milan (vedoucí práce) ; Hajič, Jan (oponent)
S rostoucím objemem dat, zejména nestrukturovaného textu, roste důleži- tost zpracování přirozeného jazyka. Nejmodernějšími technologiemi posledních let jsou neuronové sítě. Tato práce aplikuje nejúspěšnější metody, jmenovitě Bi- directional Encoders Representations from Transformers (BERT), na tři české úlohy ve zpracování přirozeného jazyka - lematizaci, morfologické značkování a analýzu sentimentu. Použili jsme BERTa s jednoduchou klasifikační hlavou na tři české dataset pro analýzu sentimentu: mall, facebook a csfd a dosáhli jsme state-of-the-art výsledků. Také jsme prozkoumaly několik možných postupů tré- nování pro úlohy značkování a lematizace a obdrželi jsme nové state-of-the-art výsledky pro Pražský závislostní korpus v obou úlohách pomocí fine-tunningu. Konkrétně jsme dosáhli přesnosti 98.57% pro značkování, 99.00% pro lemati- zaci a 98.19% pro společné ohodnocení. Nejlepší modely pro všechny úlohy jsou veřejně dostupné. 1
|
host ::
RSS.