|
|
Image annotation using deep learning
Zarapina, Natalya ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This semester thesis describes the design and implementation of the client-server program for classification and localization of certain elements which are present in provided images. This program loads a set of images and use deep learning, especially deep convolution neural network perform a classification. First part describes the architecture, basic principles of operations in convolution network and chosen machine learning algorithms for classification. Second part contains a description of created program.
|
|
|
Hluboké učení pro klasifikaci textů
Kolařík, Martin ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozborem současných metod strojového učení používaných pro emoční klasifikaci textových dat a testováním různých architektur neuronových sítí na problému binární klasifikace textů na pozitivní a negativní. Výstupem práce je návrh vlastní architektury hluboké konvoluční neuronové sítě, která je optimalizovaná pro problém a dosáhla úspěšnosti 79,9 procent. Navrhovaná metoda není závislá na použitém jazyce a je možno ji aplikovat i při využití méně detailně vytvořených vstupních trénovacích databází. Trénovací a testovací množina dat se skládala z kratších amatérských filmových recenzí v češtině a angličtině. Skripty byly psány v programovacím jazyce Python, využita byla knihovna pro modelování neuronových sítí Keras a výpočetní knihovna Theano. Kvůli zvýšení rychlosti výpočtu byly početní operace prováděny přes architekturu CUDA na grafické kartě. Součástí práce je také přehled teoretického základu pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi a historie neuronových sítí.
|
|
|
Identifikace hudby, řeči, křiku, zpěvu v audio (video) záznamu
Danko, Michal ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce navazuje na trend posledních desetiletí ve využívaní neuronových sítí za účelem odhalení řeči v zašuměných datech. Text začíná základními poznatky o probíraných tématech, jako jsou audio příznaky, strojové učení a neuronové sítě. Síťové parametry jsou zkoumány s cílem poskytnout nejvhodnější zázemí pro experimenty. Hlavní úkol experimentů je sledovat vliv různých zvukových událostí na detekci řeči na malé a různorodé databáze. Přičemž se ukázalo, že nejvýhodnější jsou zvukové události v korelaci s řečí. Kromě toho, přesnost akustických událostí, dříve použita pouze jako doplněk k přesnosti řeči, je také součástí experimentování. Experiment zkoumání datových sad rozšiřených o více spravedlivě rozděleny data ukázal, že samotné rozšiření nezaručuje zlepšení. Na závěr, poslední experiment demonstruje, že síti se skutečně podařilo naučit, jak předpovědět hlasové aktivity v obou případech čistých i zašuměných dat.
|
|
|
Image annotation using deep learning
Zarapina, Natalya ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This semester thesis describes the design and implementation of the client-server program for classification and localization of certain elements which are present in provided images. This program loads a set of images and use deep learning, especially deep convolution neural network perform a classification. First part describes the architecture, basic principles of operations in convolution network and chosen machine learning algorithms for classification. Second part contains a description of created program.
|
|
|
Hluboké učení pro klasifikaci textů
Kolařík, Martin ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozborem současných metod strojového učení používaných pro emoční klasifikaci textových dat a testováním různých architektur neuronových sítí na problému binární klasifikace textů na pozitivní a negativní. Výstupem práce je návrh vlastní architektury hluboké konvoluční neuronové sítě, která je optimalizovaná pro problém a dosáhla úspěšnosti 79,9 procent. Navrhovaná metoda není závislá na použitém jazyce a je možno ji aplikovat i při využití méně detailně vytvořených vstupních trénovacích databází. Trénovací a testovací množina dat se skládala z kratších amatérských filmových recenzí v češtině a angličtině. Skripty byly psány v programovacím jazyce Python, využita byla knihovna pro modelování neuronových sítí Keras a výpočetní knihovna Theano. Kvůli zvýšení rychlosti výpočtu byly početní operace prováděny přes architekturu CUDA na grafické kartě. Součástí práce je také přehled teoretického základu pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi a historie neuronových sítí.
|
|
|
Identifikace hudby, řeči, křiku, zpěvu v audio (video) záznamu
Danko, Michal ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce navazuje na trend posledních desetiletí ve využívaní neuronových sítí za účelem odhalení řeči v zašuměných datech. Text začíná základními poznatky o probíraných tématech, jako jsou audio příznaky, strojové učení a neuronové sítě. Síťové parametry jsou zkoumány s cílem poskytnout nejvhodnější zázemí pro experimenty. Hlavní úkol experimentů je sledovat vliv různých zvukových událostí na detekci řeči na malé a různorodé databáze. Přičemž se ukázalo, že nejvýhodnější jsou zvukové události v korelaci s řečí. Kromě toho, přesnost akustických událostí, dříve použita pouze jako doplněk k přesnosti řeči, je také součástí experimentování. Experiment zkoumání datových sad rozšiřených o více spravedlivě rozděleny data ukázal, že samotné rozšiření nezaručuje zlepšení. Na závěr, poslední experiment demonstruje, že síti se skutečně podařilo naučit, jak předpovědět hlasové aktivity v obou případech čistých i zašuměných dat.
|
host ::
RSS.