|
|
Generating Animations with Neural Networks
Dráber, Filip ; Kohút, Jan (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
While motion capture serves as a mean for animators to circumvent some of the most arduous aspects of creating realistic animation, there is still a lot of work hiding in annotating and structuring the data. I solve this problem by designing a neural network which can be trained on a motion capture data file to reproduce human locomotion visualized in an application which allows for the user to control the character's direction. I also subject various methods of training an autoregressive model to experiments and find which method trades training times for performance the best. Additionally, I remark how the addition of certain control features to frame-by-frame generations impacts the use of recurrent neural networks for this task.
|
|
|
Generating Animations with Neural Networks
Dráber, Filip ; Kohút, Jan (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
While motion capture serves as a mean for animators to circumvent some of the most arduous aspects of creating realistic animation, there is still a lot of work hiding in annotating and structuring the data. I solve this problem by designing a neural network which can be trained on a motion capture data file to reproduce human locomotion visualized in an application which allows for the user to control the character's direction. I also subject various methods of training an autoregressive model to experiments and find which method trades training times for performance the best. Additionally, I remark how the addition of certain control features to frame-by-frame generations impacts the use of recurrent neural networks for this task.
|
|
|
Lexical and Morphological Choices in Machine Translation
Tamchyna, Aleš ; Bojar, Ondřej (vedoucí práce) ; Čmejrek, Martin (oponent) ; Rosen, Alexandr (oponent)
Práce se zabývá dvěma problémy strojového překladu: lexikální volbou a morfologií v cílovém jazyce. První úlohou je správné přenesení významu ze zdrojového jazyka do cílového. Druhá úloha, která hraje roli především při překladu do tvaroslovně bohatých jazyků, je pak správná volba povrchové formy u cílových lexémů. Tyto úlohy řešíme v rámci frázového strojového překladu. Navrhujeme diskriminativní překladový model, který využívá lingvisticky motivované rysy extrahované jak ze zdrojového, tak z cílového kontextu. Ukazujeme, že tento model řeší konkrétní slabiny standardních frázových systémů. Pomocí řady experimentů pak dokládáme, že model konzistentně zlepšuje kvalitu výsledného překladu. Vedle tohoto hlavního příspěvku popisujeme analýzy, ruční anotace a experimenty zaměřené především na anglicko-český překlad.
|
host ::
RSS.