|
|
Web application for Cybersecurity Job Ads Analysis
Turek, Adam ; Sikora, Marek (oponent) ; Ricci, Sara (vedoucí práce)
The bachelor’s thesis aims to create an interactive global map showing a database of job advertisements in a web application and perform filtering according to various parameters, where machine learning analysis is then performed. The map also shows the number of job advertisements by country. The web application is created using the ReactJS JavaScript library associated with LeafletJS, which provides the main functionality. The machine learning and script change parts are implemented using Python’s programming language. The thesis describes the theoretical part and implementation of individual map functions and deals with the description and successful modification of scripts to perform machine learning.
|
|
|
Adaptace neuronových sítí na cílového pisatele
Sekula, Jakub ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá adaptací neuronových sítí na pisatele s cílem zlepšení rozpoznání ručně psaného písma tohoto pisatele. Metoda, kterou používám, je rychlá, vyžaduje malou trénovací množinu dat a využívá regularizaci, která se snaží udržet distribuci regularizovaných vah adaptační sítě podobnou té z předadaptační sítě. Tuto metodu jsem testoval nad datasetem tištěných textů IMPACT a datasetem ručně psaných textů. Nad datasetem ručně psaných textů se mi na dvou denících podařilo snížit chybovost z počátečních 10,82 % a 1,82 % na chybovost 8,48 % a 0,77 % v rámci malého počtu adaptačních iterací a připoužití malého množství trénovacích řádků. Na datasetu IMPACT se mi podařilo snížit chybovost nad polské historické písmo z počáteční chybovosti 32,88 % na 5,30 %.
|
|
|
Image Captioning with Recurrent Neural Networks
Kvita, Jakub ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
In this work I deal with automatic generation of image captions by using multiple types of neural networks. Thesis is based on the papers from MS COCO Captioning Challenge 2015 and character language models, popularized by A. Karpathy. Proposed model is combination of convolutional and recurrent neural network with encoder--decoder architecture. Vector representing encoded image is passed to language model as memory values of LSTM layers in the network. This work investigate, whether model with such simple architecture is able to generate captions and how good it is in comparison to other contemporary solutions. One of the results is that the proposed architecture is not sufficient for any image captioning task.
|
|
| |
|
|
Identifikace chodců
Jurča, Jan ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá identifikací osob z videa na základě rozpoznání postavy, obličeje a chůze. Pro rozpoznání postavy a chůze jsou využity předtrénované sítě. Zatímco k rozpoznání chůze je v rámci práce implementováno a srovnáno několik architektur sítí. Finální rozpoznání chodce probíhá na základě multimodální fůze realizované neuronovou sítí. Pro účely práce byl vytvořen vlastní dataset, zároveň se sadou nástrojů umožňující jeho téměř automatickou tvorbu.
|
|
|
Automatické rozpoznání akordů pomocí hlubokých neuronových sítí
Nodžák, Petr ; Bidlo, Michal (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým rozpoznáváním akordů pomocí neuronových sítí. Tento problém byl rozdělen na dva podproblémy, první podproblém se zaměřuje na experimentální nalezení nejvhodnějšího akustického modelu a druhý na experimentální nalezení nejvhodnějšího jazykového modelu. K celkovému problému se přistupovalo iterativně, kdy nejdříve bylo nalezeno suboptimální řešení prvního podproblému a následně druhého. V práci bylo vytvořeno celkem 19 akustických a 12 jazykových architektur. Pro akustické modely bylo vytvořeno 10 trénovacích datasetů a pro jazykové 3. Celkem bylo natrénováno přes 200 modelů. Nejlepších výsledků bylo dosaženo na akustických modelech reprezentovaných konvolučními sítěmi spolu s jazykovými modely reprezentovanými rekurentními sítěmi s LSTM moduly.
|
|
| |
|
|
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Křepský, Jan ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím rekurentních neuronových sítí v oblasti počítačového vidění. V teoretické části jsou popsány základní poznatky o umělých neuronových sítích se zaměřením na rekurentní architektury. Dále jsou zde prezentovány některé z jejich možných aplikací a nasazení při řešení reálných problémů. Praktická část práce je věnována rozpoznávání obličejů ze sekvence snímků pomocí Elmanovy jednoduché rekurentní sítě. K učení jsou použity algoritmy backpropagation a backpropagation through time.
|
|
|
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.
|
|
|
Neuronové sítě s proměnnou topologií
Černík, Tomáš ; Dalecký, Štěpán (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá neuronovými sítěmi - konkrétně sítěmi s proměnnou topologií. Teoretická část popisuje neuronové sítě a jejich matematické modely. Dále ukazuje základní algoritmy pro učení neuronových sítí a rozebírá několik základních konstruktivních algoritmů a jejich rozšíření. Praktická část se zaobírá implementací vybraných konstruktivních algoritmů a uvádí jejich porovnání. Dále jsou algoritmy srovnány s učícím algoritmem backpropagation.
|
host ::
RSS.