Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Páll, Juraj Eduard ; Šabata, Tomáš (vedoucí práce) ; Flusser, Martin (oponent)
Označování sekvencí ve strojovém učení je typ problému, který zahrnuje při- řazování označení jednotlivým členům sekvence. Pro tento typ problému dosáhlo hluboké učení dobrého výkonu. Jedna z nevýhod tohoto přístupu je jeho zá- vislost na velkém množství označených dat. Semi-supervizované učení zmírňuje tento problém používáním levnějších neoznačených dat spolu s daty označenými. V současnosti je použití semi-supervizovaného hlubokého učení v označování sekvencí limitované. Z tohoto důvodu se tato práce zaměřuje na aplikaci semi- supervizovaného hlubokého učení v označování sekvencí. Práce prozkoumává exis- tující přístupy semi-supervizovaného hlubokého učení a navrhuje vlastní přístupy. Navržené přístupy jsou experimentálně vyhodnocené na úlohách rozpoznávání po- jmenovaných entit a tvaroslovného značkování.
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Páll, Juraj Eduard ; Šabata, Tomáš (vedoucí práce) ; Flusser, Martin (oponent)
Označování sekvencí ve strojovém učení je typ problému, který zahrnuje při- řazování označení jednotlivým členům sekvence. Pro tento typ problému dosáhlo hluboké učení dobrého výkonu. Jedna z nevýhod tohoto přístupu je jeho zá- vislost na velkém množství označených dat. Semi-supervizované učení zmírňuje tento problém používáním levnějších neoznačených dat spolu s daty označenými. V současnosti je použití semi-supervizovaného hlubokého učení v označování sekvencí limitované. Z tohoto důvodu se tato práce zaměřuje na aplikaci semi- supervizovaného hlubokého učení v označování sekvencí. Práce prozkoumává exis- tující přístupy semi-supervizovaného hlubokého učení a navrhuje vlastní přístupy. Navržené přístupy jsou experimentálně vyhodnocené na úlohách rozpoznávání po- jmenovaných entit a tvaroslovného značkování.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.