|
|
Multilingual speech synthesis
Nekvinda, Tomáš ; Dušek, Ondřej (vedoucí práce) ; Peterek, Nino (oponent)
Tato práce se zabývá vícejazyčnou syntézou řeči. Porovnali jsme tři odlišné modely, které jsou založeny na Tacotronu. Tyto modely se liší především v přístupu ke sdílení infor- mací a parametrů mezi jazyky. Dva z nich navazují na současné systémy pro vícejazyčnou konverzi textu na řeč. První využívá plně sdíleného enkodéru a doménově specifického klasifikátoru, který je modifikovaný za účelem odstranění informací, které závisí na syn- tetizovaném hlase, z enkodéru. Druhý model používá separátní enkodér pro každý jazyk. V této práci navrhujeme nový přístup, který kombinuje nejlepší z obou zmíněných metod. Díky technikám metaučení umožnujě efektivní sdílení parametrů při zachování flexibility. Tyto tři modely porovnáváme na dvou úlohách. Jedna z nich se zaměřuje na sdružené vícejazyčné učení na deseti jazycích a odhaluje možnosti porovnávaných modelů sdílet znalosti mezi jazyky. Druhá se zabývá syntézou vět, které obsahují výrazy z několika různých jazyků. Dokládáme, že náš nový přístup umožˇuje efektivní sdílení informace mezi jazyky a že dle subjektivního hodnocení produkuje přirozenější řeč bez častých přeřeků a chyb ve výslovnosti.
|
|
|
Deep learning and visualization of models for image captioning and multimodal translation
Michalik, Samuel ; Helcl, Jindřich (vedoucí práce) ; Rosa, Rudolf (oponent)
Název práce: Hluboké Učení a Vizualizace Modelů pro Generování Popisků Obrázků a Multimodální Překlad Autor: Samuel Michalik Ústav: Ústav Formální a Aplikované Lingvistiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jindřich Helcl, Ústav Formální a Aplikované Lingvistiky Abstrakt: V posledných rokoch sa paradigma strojového učenia, nazývané hlboké učenie, ukázalo, ako vhodné pre exploitáciu moderného paralelného hardvéru a veľkých datasetov, pomáhajúc tak posunúť vpred hranicu súčasného výzkumu v mnohých odvetviach umelej inteligencie a zároveň nachádzajúc komerčné uplat- nenie. Hlboké učenie umožnuje systémom s jedným trénovacím objektívom riešiť komplikované úlohy cez vytváranie komplexných hierarchických reprezentácií. Ti- eto reprezentácie je však náročné interpretovať. V tejto práci skúmame možnosti interpretovateľnosti vizualizácií attention komponent a beam search dekódovania na úlohách image captioningu a multimodálneho prekladu a za týmto účelom vyvýjame softvérovú aplikáciu - Macaque, ktorá môže bežať ako lokálne, alebo ako online služba. Okrem toho predkladáme novú formulácie attention modulu, ktorú nazývame scaled general attention. Experimentálne porovnávame scaled general attention s ďalšími bežnými attention funkciami na štyroch rôznych ar- chitektúrach, vychádzajúcich z encoder-decoder frameworku na...
|
|
|
Obrazová žurnalistika a umělá inteligence
Kubín, Michael ; Géla, František (vedoucí práce) ; Láb, Filip (oponent)
Magisterská diplomová práce se zabývá možnostmi využití umělé inteligence (AI) v obrazové žurnalistice. Jejím cílem je zmapovat, jaké úkony může v praxi tato technologie zastat a jak by potenciálně mohla pomoci usnadnit a zefektivnit práci novináře. Výzkumnou metodou je zakotvená teorie, která je stanovena na základě získaných poznatků. V tomto případě praxe v redakcích a jejich vztahu ke zmiňovaným technologiím. Zkoumá proto jak konkrétní nástroje, tak i úlohy, které by mohla umělá inteligence v redakční praxi zastat. A to sběrem dat od zástupců největších českých mediálních domů, technologických novinářů, tiskových agentur a zástupců fotobank. Sekundárním zdrojem pro výzkum jsou pak odborné i popularizační zdroje. Z těchto oblastí čerpá a analyzuje informace o možnostech práce s obrazem, od správy fotoarchivů a videoarchivů přes automatické dohledávání dat, až po strojové vidění či dokonce sestavení originální ilustrační fotografie na základě zvolených parametrů. Vedle toho však může vyvstat řada nových podnětů souvisejících se zaváděním chytrých algoritmů a automatizace procesů usnadňujících práci novinářů. A to s ohledem na stále se zvyšující rychlost, přesnost a kvalitu zpravodajství. Zjišťuje proto, jak se vedení redakcí a dalších tvůrců mediálního obsahu strategicky staví k zavádění nových...
|
|
|
Určování počasí podle snímků oblaků
Kukaň, Tomáš ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo vytvořit aplikaci schopnou předpovědět nastávající počasí na základě fotografie oblak s využitím konvolučních neuronových sítí. V této práci jsou popsané kategorie oblak a jejich odpovídající předpověď. Dále zde jsou výsledky experimentů s různými architekturami sítí a datasetů s přihlédnutím na jejich úspěšnost v rozeznání typu oblak. Nakonec je tu krátce popsána tvorba finální aplikace a řešení problémů, kterým jsem čelil při její implementaci.
|
|
|
Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Jsou zde představeny hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popsána teorie neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále jsou zde popsány nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. Jsou vytvořeny dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů DAGGER a DDPG. Vytvořené modely jsou otestovány v prostředí simulátoru TORCS.
|
|
|
Biometrie s využitím snímků sítnice s nízkým rozlišením
Smrčková, Markéta ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem metody pro biometrickou identifikaci ze snímků oční sítnice. První část práce je zaměřena především na principy a pojmy, využívané v biometrii, anatomii oka a metody pro biometrii sítnice. Je zde popsána podstata neuronových sítí a hlubokého učení, které budou v praktické části využity. V poslední části se práce věnuje popisu zvoleného identifikačního algoritmu, jeho implementaci a zhodnocení výsledků biometrického systému.
|
|
|
Filtrování spamových zpráv pomocí metod umělé inteligence
Safonov, Yehor ; Uher, Václav (oponent) ; Kolařík, Martin (vedoucí práce)
V moderním počítačovém světě e-mailová komunikace patří do nejpoužívanějších prostředků pro výměnu zpráv mezi uživateli. Jedná se o volně dostupný, efektivní a jednoduchý způsob sloužící ke sdělení informací. Tyto tři základní pilíře přispívají k její světové rozšířenosti a strmému nárůstu přenášených elektronických zpráv. Na druhou stranu, rostoucí popularita této technologie v sobě skrývá velká bezpečnostní rizika a tvoří z ní ideální nástroj pro šíření nevyžádaného obsahu a realizaci útoků cílených jak na koncové uživatele, tak i na celé počítačové infrastruktury. Ačkoliv v dnešní době používané klasické nástroje na filtrování spamu dosahují vysokých přesností, často neumožňují pokrytí dynamičnosti vývoje spamových technik a trpí problémy s přeučením, uváznutím v nevhodných lokálních minimech, neschopností efektivně zpracovávat vysoce dimenzionální data a z dlouhodobého hlediska disponují problémy s udržitelností. Hlavním cílem této diplomové práce je vytvoření a naučení modelů hlubokých neuronových sítí použitím nejmodernějších technik a přístupů existujících ve světě zpracování přirozeného jazyka a strojového učení. V rámci teoretické části se práce zaměřuje na problematiku e-mailové komunikace se zaměřením na filtrování nevyžádané pošty. Následně se věnuje doméně strojového učení a umělých neuronových sítí, zejména principům jejich fungování, základním vlastnostem a možnostem jejich aplikování na okruh problémů spojených s provedením textové analýzy. Mezi silné stránky práce patří provedení podrobného srovnání současných metod strojového učení, jejich specifik a přesnosti při aplikování na klasifikaci spamu. V praktické části práce byl důraz položen na zpracování datové sady surových e-mailů a srovnání modelů ULMFiT, BERT a XLNet. Zpracování dat bylo rozděleno do pěti etap, a to s cílem zachování co nejvyšší informační hodnoty zpráv a vytvoření kvalitní datové sady, která byla použita pro trénování, testování a validaci zvolených druhů neuronových sítí. Dále diplomová práce zahrnuje popis procesu učení sítí včetně etapy finálního přizpůsobení dat k modelování. Na konci práce byly implementované modely srovnány a byla nastíněna případná rozšíření do budoucna.
|
|
|
Segmentace klenby lebeční u pacientů po kraniektomii
Vavřinová, Pavlína ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá segmentací klenby lebeční v CT snímcích pacientů po kraniektomii. Zadaná problematika byla řešena pomocí segmentační architektury U-Net, konkrétně její 2D i 3D variantou. S první verzí architektury bylo dosaženo průměrné hodnoty Jaccardova indexu 89,4 %, u druhé úspěšnosti 67,1 % vyhodnocené stejnou metrikou. Při zaměření na oblasti po chirurgickém zákroku nebyl u výsledků jednotlivých variant již tak velký rozdíl, zjištěný Jaccardův index pro 2D síťě byl průměrně 98,4 % a pro 3D verze 97,0 %.
|
|
|
Pokročilá klasifikace poruch srdečního rytmu v EKG
Sláma, Štěpán ; Hejč, Jakub (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na teoretické objasnění poruch srdečního rytmu a možnosti jejich automatické detekce s využitím sítí hlubokého učení. Pro účely této práce bylo využito celkově 6884 10sekunových záznamů EKG s měřenými osmi svody. Záznamy byly rozděleny do pěti skupin podle srdečních rytmů na skupinu záznamů s fibrilací síní, sinusové rytmy, supraventrikulární rytmy, ventrikulární rytmy a poslední skupinu tvořily záznamy ostatní. Jednotlivé skupiny byly nerovnoměrně zastoupeny a více než 85 % z celkového počtu dat jsou záznamy skupiny sinusového rytmu. Použité klasifikační metody sloužily efektivně jako detektor záznamů nejpočetnější skupiny a nejefektivnější ze všech byl postup tvořený 2D konvoluční neuronovou sítí, do které vstupovala data v podobě skalogramů (klasifikační postup číslo 3). Ta dosahovala výsledků přesnosti (precision) 91 %, úplnosti (recall) 96 % a hodnoty F1-skóre 0,93. Naopak při klasifikaci všech pěti skupin zároveň nebylo dosaženo takto kvalitních výsledků u všech skupin. Nejefektivnějším postupem se jeví varianta sestavena z aplikace PCA na osm vstupních signálů se ziskem jednoho signálu výstupního, který se stává vstupem 1D konvoluční neuronové sítě (klasifikační postup číslo 5). Tento postup dosáhl následujících hodnoty F1-skóre: 1) skupina záznamů s fibrilací síní 0,54, 2) skupina sinusových rytmů 0,91, 3) skupina supraventrikulárních rytmů 0,65, 4) skupina ventrikulárních rytmů 0,68, 5) ostatní záznamy 0,65.
|
|
|
Klasifikace arteriálního a žilního řečiště v obrazových datech sítnice
Černohorská, Lucie ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na klasifikaci arteriálního a žilního řečiště v obrazových datech sítnice. Je zde popsána anatomie oka se zaměřením na cévní zásobení a dále jsou stručně uvedeny zobrazovací a diagnostické metody sítnice. V práci jsou zmíněny metody pro klasifikaci cévního řečiště s důrazem na hluboké učení. Praktická část probíhala v programovacím jazyku Python, kdy byla nejdříve předzpracována retinální sada dat spolu s výpočtem AV poměru. Na základě literární rešerše byla pro klasifikaci cévního řečiště zvolena architektura U-net, která byla modifikována pomocí open-source knihovny Keras. Trénování sítě probíhalo na datasetu získaném pomocí experimentálního video-oftalmoskopu, který poskytuje šedotónové snímky. Modifikovaná architektura byla nejdříve využita pro klasifikaci cév do jednotlivých tříd, a z důvodů neuspokojivých výsledků byla dále implementována na segmentaci retinálního řečiště jako celku či zvlášť na žíly a tepny.
|
host ::
RSS.