Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"Keras"
Hledej:
 
Tipy pro vyhledávaní :: Jednoduché hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 108 záznamů.  začátekpředchozí106 - 108  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Image annotation using deep learning
 Zarapina, Natalya ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This semester thesis describes the design and implementation of the client-server program for classification and localization of certain elements which are present in provided images. This program loads a set of images and use deep learning, especially deep convolution neural network perform a classification. First part describes the architecture, basic principles of operations in convolution network and chosen machine learning algorithms for classification. Second part contains a description of created program.
Úplný záznam
Hluboké učení pro klasifikaci textů
 Kolařík, Martin ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozborem současných metod strojového učení používaných pro emoční klasifikaci textových dat a testováním různých architektur neuronových sítí na problému binární klasifikace textů na pozitivní a negativní. Výstupem práce je návrh vlastní architektury hluboké konvoluční neuronové sítě, která je optimalizovaná pro problém a dosáhla úspěšnosti 79,9 procent. Navrhovaná metoda není závislá na použitém jazyce a je možno ji aplikovat i při využití méně detailně vytvořených vstupních trénovacích databází. Trénovací a testovací množina dat se skládala z kratších amatérských filmových recenzí v češtině a angličtině. Skripty byly psány v programovacím jazyce Python, využita byla knihovna pro modelování neuronových sítí Keras a výpočetní knihovna Theano. Kvůli zvýšení rychlosti výpočtu byly početní operace prováděny přes architekturu CUDA na grafické kartě. Součástí práce je také přehled teoretického základu pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi a historie neuronových sítí.
Úplný záznam
Redukce šumu audionahrávek pomocí hlubokých neuronových sítí
 Talár, Ondřej ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Harár, Pavol (vedoucí práce)
Práce se zabývá možností použití hluboké rekurentní neuronové sítě typu Long Short-Term Memory pro robustní odšumování zarušeného signálu. LSTM je v současnosti velice lákavá architektura díky své vlastnosti pamatovat si předchozí váhy, a nebo je upravovat nejen dle použitých algoritmů, ale také zkoumáním změn v sousedních buňkách. V práci je popsán výběr výchozího datasetu a použitých šumů spolu s vytvořením optimálních testovacích dat. Pro trénování sítě je zvolen framework KERAS pro jazyk Python a jsou prozkoumány a popsány kandidátní sítě pro možné řešení.
Úplný záznam

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 108 záznamů.   začátekpředchozí106 - 108  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English