|
|
Generování kódu z textového popisu funkcionality
Kačur, Ján ; Ondřej, Karel (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo navrhnúť a implementovať systém na generovanie kódu z textového popisu funkcionality. Boli vypracované celkovo 2 systémy, prvý z nich slúžil ako kontrolný prototyp, a druhý ako reálny výstup práce. Zameral som sa na použitie nepredtrénovaných modelov s menšími rozmermi. Obidva systémy používali ako jadro model typu Transformer. Druhý systém využil na rozdiel od prvého syntaktický rozklad kódu aj textových popisov. Dáta pre obidva systémy pochádzali z projektu CodeSearchNet, cieľový jazyk pre generovanie bol jazyk Python. Druhý systém dosiahol lepšie číselné výsledky, ako prvý, s presnosťou predpovede slov 85%, zatiaľ čo prvý len 60%. Systém dokázal doplniť správny kód na dokončenie funkcie, s väčšou časovou odozvou. V tejto práci sa venujem takmer výlučne druhému systému.
|
|
|
Fingerprint Identity Preserving Generative Adversarial Networks
Kačur, Ján ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
This thesis focuses on generating latent fingerprints using Generative adversarial networks. The main objective is to generate multiple latent fingerprints from the clean fingerprint, with the same identity. The identity and the style should also be controllable separately. The chosen approach is based on AugNet model. Designed algorithm generates latent fingerprints from clean binarized fingerprint, and a random vector encoding distortions, i.e style. In the generator, AdaIN blocks are used to incorporate distortions into the input fingerprint. Various training algorithms are tested, with WGAN-GP performing the best. Individual models are compared using a combination of FID, and Rank-1 accuracy on matching generated images to original input binarized fingerprints. Best performing models are selected as a Pareto optimal combinations of these 2 metrics.
|
|
|
Generování kódu z textového popisu funkcionality
Kačur, Ján ; Ondřej, Karel (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo navrhnúť a implementovať systém na generovanie kódu z textového popisu funkcionality. Boli vypracované celkovo 2 systémy, prvý z nich slúžil ako kontrolný prototyp, a druhý ako reálny výstup práce. Zameral som sa na použitie nepredtrénovaných modelov s menšími rozmermi. Obidva systémy používali ako jadro model typu Transformer. Druhý systém využil na rozdiel od prvého syntaktický rozklad kódu aj textových popisov. Dáta pre obidva systémy pochádzali z projektu CodeSearchNet, cieľový jazyk pre generovanie bol jazyk Python. Druhý systém dosiahol lepšie číselné výsledky, ako prvý, s presnosťou predpovede slov 85%, zatiaľ čo prvý len 60%. Systém dokázal doplniť správny kód na dokončenie funkcie, s väčšou časovou odozvou. V tejto práci sa venujem takmer výlučne druhému systému.
|
host ::
RSS.