|
|
Rekurentní neuronové sítě pro rozpoznávání řeči
Nováčik, Tomáš ; Karafiát, Martin (oponent) ; Veselý, Karel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá implementací rekurentních neuronových sítí v prostředí jazyka lua za pomocí knihovny torch. Řeší problematiku trénování rekurentních neuronových sítí a to jak z hlediska optimální trénovací strategie, tak z hlediska urychlení trénovacího procesu. Zkoumá zakomponování technik batch normalizace a dropout do architektur rekurentních neuronových sítí. Jednotlivé typy rekurentních sítí jsou následně porovnány na úkolu rozpoznávání řeči prostřednictvým datové sady AMI, kde slouží pro modelování akustického modelu, a dochází ke srovnání s klasickou dopřednou neuronovou sítí. Nejlepší výsledek je dosažen prostřednictvým rekurentní neuronové sítě BLSTM. Následně dojde k natrénování rekurentních neuronových sítí prostřednictvím objektivní funkce CTC na databázi TIMIT, kde nejlepšího výsledku opět dosáhne BLSTM.
|
|
|
Inteligentní interakce robota s člověkem
Nováčik, Tomáš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Luža, Radim (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá zkoumáním neuronových sítí a jejich praktickým využitím při snaze o vyřešení problému inteligentní domácnosti. Využívá systém lokalizace založený na technologii WLAN, používá rekurentní neuronovou síť typu LSTM pro rozpoznání uživatelských činností a simuluje uživatelské akce v robotickém operačním systému.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě pro rozpoznávání řeči
Nováčik, Tomáš ; Karafiát, Martin (oponent) ; Veselý, Karel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá implementací rekurentních neuronových sítí v prostředí jazyka lua za pomocí knihovny torch. Řeší problematiku trénování rekurentních neuronových sítí a to jak z hlediska optimální trénovací strategie, tak z hlediska urychlení trénovacího procesu. Zkoumá zakomponování technik batch normalizace a dropout do architektur rekurentních neuronových sítí. Jednotlivé typy rekurentních sítí jsou následně porovnány na úkolu rozpoznávání řeči prostřednictvým datové sady AMI, kde slouží pro modelování akustického modelu, a dochází ke srovnání s klasickou dopřednou neuronovou sítí. Nejlepší výsledek je dosažen prostřednictvým rekurentní neuronové sítě BLSTM. Následně dojde k natrénování rekurentních neuronových sítí prostřednictvím objektivní funkce CTC na databázi TIMIT, kde nejlepšího výsledku opět dosáhne BLSTM.
|
|
|
Inteligentní interakce robota s člověkem
Nováčik, Tomáš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Luža, Radim (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá zkoumáním neuronových sítí a jejich praktickým využitím při snaze o vyřešení problému inteligentní domácnosti. Využívá systém lokalizace založený na technologii WLAN, používá rekurentní neuronovou síť typu LSTM pro rozpoznání uživatelských činností a simuluje uživatelské akce v robotickém operačním systému.
|
host ::
RSS.