|
|
Akcelerace neuronové sítě pro jazykové modelování
Labaš, Dominik ; Černocký, Jan (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá akceleráciou neurónovej siete pre jazykové modelovanie. Cieľom práce je optimalizovať model doprednej neurónovej siete. Pri urýchľovaní neurónovej siete sme využili zmenu aktivačnej funkcie, predpočítanie matíc pre výpočet skrytej vrstvy, implementáciu cache histórie modelu a odstránenie normalizácie. Model s najlepšími výsledkami bol zrýchlený o 75.3\%.
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Poláček, Samuel ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Algoritmické obchodovanie na rôznych typoch búrz nie je novinkou. Obor neurónových sietí poskytuje mnohé nástroje, ktoré nájdu svoje uplatnenie aj v tejto sfére. Táto bakalárska práca sa zaoberá obchodovaním na trhu s kryptomenami s využitím umelých neurónových sietí. V teoretickej časti práce si vysvetlíme problematiku obchodovania na burze a uvedieme základné pojmy nutné k pochopeniu práce. Po zakončení teoretickej časti uvedením myšlienky obchodovaného média a zoznámením sa s využitými technickými nástrojmi sa v praktickej časti práce budeme venovať experimentom, vďaka ktorým zvolíme vhodnú konfiguráciu topológie a hyperparametrov neurónovej siete. Pokusmi s indikátormi technickej analýzy nám umožní vytvoriť model neurónovej siete, ktorý bude v kombinácií s navrhnutou obchodnou stratégiou generovať profit.
|
|
|
Umělá inteligence pro deskovou hru
Tureček, Dominik ; Baskar, Murali Karthick (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Tato práce navrhuje hráče ovládané umělou inteligencí pro hru Dice Wars. Dice Wars je nedeterministická tahová hra s nulovým součtem. Bylo vytvořeno několik AI hráčů s využitím pravidlového přístupu, algoritmu expecitminimax a logistické regrese. Pro zhodnocení kvality navržených AI hráčů byla vytvořena implementace hry Dice Wars. Z výsledků experimentů vyplývá, že ve hře dvou hráčů je výhodnější hrát agresivněji než v případě vícehráčových her. Ve hře osmi hráčů vyhrává AI využívající expectiminimax přes 60 % her proti náhodným hráčům a 21.4 % her proti ostatním navrženým AI. Ve hrách dvou hráčů dosahuje nejlepších výsledků AI založená na logistické regresi, která jako příznaky používá skóre a počty kostek jednotlivých hráčů. V průměru vyhrává 59.4 % her.
|
|
|
Chatbot postavený na umělých neuronových sítích
Čechák, Jiří ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje implementaci a způsob fungování generativního chatbotu. Chatbot byl implementován v jazyce Python pomocí umělých neuronových sítí a je založen na sequence-to-sequence principu. Výsledný chatbot obsahuje tři modely, které je možné každý natrénovat a poté použít k vedení konverzace ve vytvořeném GUI. Chatbot byl, po natrénování všech modelů, testován pomocí metriky BLEU. Také byl testován několika uživateli, kteří porovnali kvalitu generovaných odpovědí s kvalitou odpovědí již existujícího chatbotu Cleverbot. Pro lepší pochopení dané problematiky se zde nachází jednoduchý popis základních pojmů, jako je umělá inteligence, umělá neuronová síť, rozdíl mezi uzavřenou a otevřenou doménou, word embedding a základní popis chatbotů a jejich dělení, včetně jejich výhod, nevýhod a použití.
|
|
|
Detekce Akustické Prostředí z Řeči
Grepl, Filip ; Beneš, Karel (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením systému, jehož úkolem je z audio signálu rozpoznat, na jakém místě byla vstupní nahrávka pořízena. Klasifikátor je založen na vícevrstvé hustě propojené neuronové síti. Topologie neuronové sítě vychází ze základního systému, poskytovaného k soutěži DCASE. Pro její trénování a evaluaci je využita datová sada rovněž z této soutěže. Experimenty jsou prováděny zejména s reprezentací vlastností jednotlivých audio nahrávek a formátem vstupních dat. Za tímto účelem jsou využity Mel-filter bank, blok Mel-filter bank a MFCC příznaky. Experimenty, provedené v této práci, přinesly oproti základnímu systému soutěže DCASE vyšší přesnost klasifikace o 6.5 %. Celková úspěšnost systému tak dosáhla hodnoty 67.5 %.
|
|
|
Modelování hudby na úrovni signálu pomocí WaveNetu
Slanináková, Terézia ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá skúmaním možnosti modelovania hudby a reči pomocou WaveNetu, hlbokou neurónovou sieťou pre generovanie zvuku na úrovni signálu. Za pomoci existujúcich implementácií bol WaveNet netrénovaný na rôznych datasetoch a vyprodukoval mnohé zvukové súbory. Bolo vykonaných niekoľko experimentov s rôznym nastavením hyperparametrov WaveNetu. Taktiež bolo použitých niekoľko schém generovania, každá s rôznym vplyvom na generovaný výsledok. Kvalita výstupných zvukových súborov bola ohodnotená na základe dotazníku. Hudobné zvukové stopy dosiahli skóre 2-3.1818 na 5-bodovej škále, čo je porovnateľné s hudobnými nahrávkami originálneho výskumného tímu (3.1818).
|
|
|
Demonstrační aplikace lineární logistické regrese
Bak, Adam ; Kesiraju, Santosh (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá lineárnou logistickou regresiou, modelom pre strojové učenie. Cieľom tejto práce je podrobne preskúmať a zanalyzovať ako tento klasifikačný model funguje, aby bolo možné vyvinúť učebnú pomôcku vo forme demonštračnej aplikácie. Všetky matematické rovnice, logistická sigmoida, chybová funkcia vzájomnej entropie, metóda najväčšieho spádu sú odvodené a podrobne vysvetlené. Táto práca tiež prináša náhľad do tvaru grafu chybovej funkcie vzájomnej entropie v prípade lineárnej logistickej regresie.
|
|
|
Chatbot postavený na umělých neuronových sítích
Richtarik, Lukáš ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problematikou chatbotov postavených na umelých neurónových sieťach a generatívnych modeloch. Popisuje postup a možnosti pri návrhu takéhoto chatbota a taktiež samotnú implementáciu a testovanie pomocou BLEU metriky. Práca obsahuje experimenty s rôznymi modelmi chatbotov, ich vyhodnotenie a porovnanie, testovanie na užívateľoch a niekoľko návrhov na budúce vylepšenia.
|
|
|
Strojový překlad pomocí umělých neuronových sítí
Holcner, Jonáš ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Cílem této práce je popsat a vytvořit systém pro strojový překlad textu postavený na rekurentních neuronových sítích. K tomu je použita architektura enkodér-dekodér umožňující překlad po celých větách. Výsledkem je knihovna nmt, určená k provádění experimentů s různými parametry modelu. Jejich výsledky jsou porovnány vůči systému postavenému na nástroji pro statistický překlad Moses.
|
|
|
Detection of Malicious Websites using Machine Learning
Šulák, Ladislav ; Černocký, Jan (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
This thesis deals with the problem of web-based malware focusing on the analysis and detection of malicious JavaScript placed on the client side using machine learning techniques.Proposed approach benefits from both known and new observations regarding differencesbetween malicious and benign samples. Such approach has a potential to detect brand newexploits and zero-day attacks. System for such detection has been implemented using multiple machine learning models. Performance of the models has been evaluated with F1-scoreby executing multiple experiments. According to the experiments, the application of decision tree classifiers was the most effective option. The most effective model was Adaboostclassifier which reached F1-score up to 99.16 %. This model worked with 200 instances ofrandomized decision tree based on Extra-Trees algorithm. Multi-layer Perceptron was thesecond-best model with achieved F1-score up to 97.94 %.
|
host ::
RSS.