|
|
Deep Neural Network for Detection of Atrial Fibrillation
Budíková, Barbora ; Ronzhina, Marina (referee) ; Hejč, Jakub (advisor)
Atrial fibrillation is an arrhythmia commonly detected from ECG using its specific characteristics. An early detection of this arrhythmia is a key to prevention of more serious conditions. Nowadays, atrial fibrillation detection is being implemented more often using deep learning. This work presents detection of atrial fibrillation from 12lead ECG using deep convolutional network. In the first section, there is a theoretical context of this work, then there is a description of proposed algorithm. Detection is implemented by a program in Python in two variations and their accuracy is rated by Accuracy and F1 measure. Results of the work are being discussed, mutually compared and compared to other similar publications.
|
|
|
Image Restoration Based on Convolutional Neural Networks
Svoboda, Pavel ; Baláž, Teodor (referee) ; Sojka, Eduard (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Tématem práce je použití konvolučních neuronových sítí pro obecnou restauraci obrazu. Ta se typicky provádí za pomoci specializovaných metod pro konkrétní typ poškození. Model konvoluční sítě zde představuje jednotný přístup, který je aplikován na dva různé typy degradace obrazu, pohybem rozmazané snímky registračních značek a artefakty vznikající vysokou kompresí. Na modely konvolučních sítí je nahlíženo ze dvou úhlů. A to jak dobře si konvoluční sítě vedou v porovnání se současnými metodami pro restauraci konkrétního typu poškození a jak velký rozsah poškození je právě jeden model ještě schopen zpracovat. Klasické metody jsou charakteristické svým úzkým zaměřením na konkrétní typ poškození. Díky své specializaci tyto metody dosahují velmi dobrých výsledků a reprezentují tak dosažené poznání v oboru. Naproti tomu je představena myšlenka jednotného přístupu, tedy mapování poškozeného obrazu přímo na restaurovaný obraz. Ta je primárně ovlivněna současným vývojem konvolučních neuronových sítí a jejich hlubokého učení v počítačovém vidění. Právě učením konvoluční sítě lze jednoduše získat model zaměřený na konkrétní typ poškození. Ten je současně nezřídka schopen pokrýt širokou škálu úrovní konkrétního poškození. V práci je představena metoda přímého mapování z rozmazaného na ostrý obraz pro restauraci pohybem rozmazaných snímků. Ta je odvozena od modelů využívaných v počítačovém vidění pro sémantickou segmentaci obrazu. V případě odstranění kompresních artefaktů je tento přístup rozšířen o specifické učení modelu a různé modifikace samotné architektury sítě. Modely konvolučních sítí v porovnání s tradičními metodami dosahují kvalitativně lepších výsledků. Zároveň se zde představené modely jednoduše vypořádají s širokým rozsahem konkrétního poškození. Ukazuje se tak, že právě modely konvolučních sítí by mohly reprezentovat jednotný přístup pro restauraci různých typů poškozeni.
|
|
|
Controlled Music Generation with Deep Learning
Židek, Marek ; Hajič, Jan (advisor) ; Matzner, Filip (referee)
Generation of musical compositions is one of the hardest tasks for artificial intelligence where most of the current approaches struggle with long term coherence of the generated compositions. This work aims to demonstrate how deep learning models for generating music can be externally controlled to produce compositions with long term coherence, polyphony, and multiple instruments. We work with classical music ranging from compositions for piano through string quartet and up to symphonic orchestral compositions. To control the generation process, we take inspiration from the abstract notion of musical form: normally a high-level description of how similar and dissimilar passages are arranged throughout a composition, we use it as a recipe for generating a coherent composition. To this end, we (1) design a sufficiently general music similarity pseudometric from existing methods, (2) extract musical form from the training data by applying a clustering algorithm over the similarity values, (3) train three models that generate similar and locally coherent dissimilar musical fragments, and (4) design a way how to use the musical forms during the generation process to orchestrate the inference of the three models to generate whole compositions from musical fragments. We show what is the performance of the...
|
|
|
Deep Neural Networks for Time Series Forecasting
Kayabasi, Yigit Mertol ; Pilát, Martin (advisor) ; Neruda, Roman (referee)
Time series forecasting is a task of both academic and pragmatic interest. Although it has been long dominated by qualitative methods and simple quan- titative methods, machine learning and deep learning algorithms in modelling temporal data has become more common, but the progress is still far from the progress in typical machine learning tasks like computer vision or natural lan- guage processing. Recurrent neural networks are the most natural choice for modelling sequential data, but training them is tricky especially to learn from long sequences. Recently a divergence from back propagation Reservoir Comput- ing paradigm has started to draw attention with the performance of the models arising from it in this kind of tasks. They proved to be a good option partic- ularly for modelling rather more chaotic systems. In this thesis we will explore and compare these two families of neural networks regarding their performance and implementation. 1
|
|
|
Multimodality in Machine Translation
Libovický, Jindřich ; Pecina, Pavel (advisor) ; Specia, Lucia (referee) ; Čech, Jan (referee)
Multimodality in Machine Translation Jindřich Libovický Traditionally, most natural language processing tasks are solved within the lan- guage, relying on distributional properties of words. Representation learning abilities of deep learning recently allowed using additional information source by grounding the representations in the visual modality. One of the tasks that attempt to exploit the visual information is multimodal machine translation: translation of image captions when having access to the original image. The thesis summarizes joint processing of language and real-world images using deep learning. It gives an overview of the state of the art in multimodal machine translation and describes our original contribution to solving this task. We introduce methods of combining multiple inputs of possibly different modalities in recurrent and self-attentive sequence-to-sequence models and show results on multimodal machine translation and other tasks related to machine translation. Finally, we analyze how the multimodality influences the semantic properties of the sentence representation learned by the networks and how that relates to translation quality.
|
|
|
Audio Classification with Deep Learning on Limited Data Sets
Harár, Pavol ; Platoš,, Jan (referee) ; Šimák, Boris (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Standardní postupy diagnózy dysfonie klinickým logopedem mají své nevýhody, především tu, že je tento proces velmi subjektivní. Nicméně v poslední době získala popularitu automatická objektivní analýza stavu mluvčího. Vědci úspěšně založili své metody na různých algoritmech strojového učení a ručně vytvořených příznacích. Tyto metody nejsou bohužel přímo škálovatelné na jiné poruchy hlasu, samotný proces tvorby příznaků je pracný a také náročný z hlediska financí a talentu. Na základě předchozích úspěchů může přístup založený na hlubokém učení pomoci překlenout některé problémy se škálovatelností a generalizací, nicméně překážkou je omezené množství trénovacích dat. Jedná se o společný jmenovatel téměř ve všech systémech pro automatizovanou analýzu medicínských dat. Hlavním cílem této práce je výzkum nových přístupů prediktivního modelování založeného na hlubokém učení využívající omezené sady zvukových dat, se zaměřením zejména na hodnocení patologických hlasů. Tato práce je první, která experimentuje s hlubokým učením v této oblasti, a to na dosud největší kombinované databázi dysfonických hlasů, která byla v rámci této práce vytvořena. Předkládá důkladný průzkum veřejně dostupných zdrojů dat a identifikuje jejich limitace. Popisuje návrh nových časově-frekvenčních reprezentací založených na Gaborově transformaci a představuje novou třídu chybových funkcí, které přinášejí reprezentace výstupů prospěšné pro učení. V numerických experimentech demonstruje zlepšení výkonu konvolučních neuronových sítí trénovaných na omezených zvukových datových sadách pomocí tzv. "augmented target loss function" a navržených časově-frekvenčních reprezentací "Gabor" a "Mel scattering".
|
|
|
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Páll, Juraj Eduard ; Šabata, Tomáš (advisor) ; Flusser, Martin (referee)
Sequence labeling is a type of machine learning problem that involves as- signing a label to each sequence member. Deep learning has shown good per- formance for this problem. However, one disadvantage of this approach is its requirement of having a large amount of labeled data. Semi-supervised learning mitigates this problem by using cheaper unlabeled data together with labeled data. Currently, usage of semi-supervised deep learning for sequence labeling is limited. Therefore, the focus of this thesis is on the application of semi-super- vised deep learning in sequence labeling. Existing semi-supervised deep learning approaches are examined, and approaches for sequence labeling are proposed. The proposed approaches were implemented and experimentally evaluated on named-entity recognition and part-of-speech tagging tasks.
|
|
|
Using neural networks to generate realistic skies
Hojdar, Štěpán ; Křivánek, Jaroslav (advisor) ; Šikudová, Elena (referee)
Environment maps are widely used in several computer graphics fields, such as realistic architectural rendering or computer games as sources of the light in the scene. Obtaining these maps is not easy, since they have to have both a high- dynamic range as well as a high resolution. As a result, they are expensive to make and the supply is limited. Deep neural networks are a widely unexplored research area and have been successfully used for generating complex and realistic images like human portraits. Neural networks perform well at predicting data from complex models, which are easily observable, such as photos of the real world. This thesis explores the idea of generating physically plausible environment maps by utilizing deep neural networks known as generative adversarial networks. Since a skydome dataset is not publicly available, we develop a scalable capture process with both low-end and high-end hardware. We implement a pipeline to process the captured data before feeding it to a network and extend an already existing network architecture to generate HDR environment maps. We then run a series of experiments to determine the quality of the results and uncover the directions of possible further research.
|
|
|
Visual Object Tracking in Realtime
Kratochvíla, Lukáš ; Klečka, Jan (referee) ; Horák, Karel (advisor)
Sledování obecného objektu na zařízení s omezenými prostředky v reálném čase je obtížné. Mnoho algoritmů věnujících se této problematice již existuje. V této práci se s nimi seznámíme. Různé přístupy k této problematice jsou diskutovány včetně hlubokého učení. Představeny jsou reprezentace objektu, datasety i metriky pro vyhodnocování. Mnoho sledovacích algorimů je představeno, osm z nich je implementováno a vyhodnoceno na VOT datasetu.
|
|
|
Mitigation of DoS Attacks Using Neural Networks
Odehnal, Tomáš ; Wrona, Jan (referee) ; Kučera, Jan (advisor)
This bachelor's thesis deals with design and implementation of two approaches as protection against SYN Flood attacks, which are part of DoS attacks. Nowadays Denial of Service attack are very widespread and their execution are quite simple. While they can cause big financial damage to internet or service providers. The purpose of this work is to determine that conventional algorithmic approach and heuristic approach using neural network are capable of SYN Flood attacks mitigation. Implementation of both approaches were done by their design. Then both implementations were tested.
|
guest ::
