|
|
Klasifikace signálu EKG
Smělý, Tomáš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikací různých průběhů EKG signálů. Úkolem bylo rozpoznat normální cykly od různých typů arytmií a určit, o jaké poruchy se jedná. Klasifikace byla provedena pomocí neuronových sítí v nadstavbě programového prostředí Matlab (Neural Network Toolbox). Výsledkem této práce je aplikace, která po načtení EKG signálu z databáze provede jeho předzpracování a následnou klasifikaci jednotlivých kvaziperiod do pěti různých tříd. Procentuální výsledky klasifikace jsou uvedeny v závěru práce.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Žák, Jakub ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím vícevrstvých neuronových sítí na problém lokalizace lidského obličeje ve statickém obraze. Tato metoda má obecně dobré generalizační schopnosti a proto není nutné sestavovat složité modely analyzovaných dat. Je také rozebrána možnost využití neuronové sítě s pozměněnou architekturou.
|
|
|
Extrakce hlavního textu z webových dokumentů
Mrózek, Daniel ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá extrakcí hlavního textu z webových dokumentů ve formátu HTML. Jsou zde popsány již použité metody a jejich rozdělení. Praktická část se pak zabývá návrhem algoritmu pro detekci hlavního textu v HTML stránkách založeném na analýze především textových rysů stránky v kombinaci s vlastnostmi založených na pozici v dokumentu. Výsledná klasifikace je řešena pomocí vícevrstvé perceptonové sítě. Je zde rovněž popsána implementace navrhnutého algoritmu, postup při testování a prezentace zjištěných výsledků.
|
|
|
Interpretace konvolučních neuronových sítí
Kamenický, Daniel ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce bylo porovnání několika metod pro vizualizaci příznaků jednotlivé třídy na vstupní pixelové vrstvě CNN. Každá metoda využívá jiný algoritmus, založený na gradientech, pro výpočet výsledných hodnot. Pomocí implementace jednotlivých metod jsou získány výsledné hodnoty metod, které jsou pomocí rovnice koncentrace energie porovnány. Výsledné hodnoty jsou uvedeny v tabulkách a grafech z kterých lze vyčíst úspěšnost výsledku práce. Z práce lze vyčíst rozdíl mezi metodami a porovnání jejich výsledků. Díky tomu lze získat přehled o metodách vizualizace založených na gradientech.
|
|
|
Handwritten text recognition using a sliding window
Ďuriš, Denis ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with optical character recognition. It focuses on recognizing hand-written text. The theoretical introduction describes the methods used for optical character recognition and selected machine learning methods. Subsequently, the work describes two methods for making cutouts of characters, using a sliding window. Cutouts are used in training and testing datasets of machine learning models. The document includes methods to improve the accuracy of character recognition. The accuracy of the models is evaluated in conclusion. Charcters in cutouts are clasified by an automated recognition program.
|
|
|
Korekce kalibračních modelů spektroskopie laserem indukovaného plazmatu při změně ablačních energií
Dvořák, Tomáš ; Vrábel, Jakub (oponent) ; Képeš, Erik (vedoucí práce)
Tato bakalařská práce se zabývá zkoumáním transfer learningu jakožto potenciální metody korekce kalibračních modelů na bázi vícevrstvných perceptronovových neuronových sítí v rámci spektroskopie laserem indukovaného plasmatu v důsledku změny ablačních energií. Byly navrženy a natrénovány MLP kalibrační modely pro čtyři prvky (chrom, nikl, molybden a mangan) a šest různých ablačních energií (40, 50, 60, 70, 80 a 90 mJ). Modely původně natrénované na ablační energii 50 mJ byly poté použity k predikci koncentrací ze spekter měřených na různých ablačních energiích. Následné rozdíly v měření byly řešeny aplikací transfer learningu. Výsledky naznačují, že transfer learning by mohl sloužit jako validní metoda pro korekci nepřesností vznikajících v důsledku rozdílů v ablační energii, dosahující srovnatelných výsledků s modely trénovanými od základů za zlomek času a s výrazně nižší výpočetní náročností. Tato studie však nedokázala jednoznačně prokázat konzistentní zlepšení výkonu neuronových sítí pomocí transfer learningu v kontextu LIBS. Pravděpodobně přispívajícími faktory jsou nedostatečná optimalizace použitých neuronových sítí, omezená komplexita experimentálního datasetu nebo kombinace obou. Tento výzkum navazuje na a rozšiřuje literaturu a nabízí hlubší pochopení možností a omezení transfer learningu v kontextu LIBS.
|
|
|
Interpretace konvolučních neuronových sítí
Kamenický, Daniel ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce bylo porovnání několika metod pro vizualizaci příznaků jednotlivé třídy na vstupní pixelové vrstvě CNN. Každá metoda využívá jiný algoritmus, založený na gradientech, pro výpočet výsledných hodnot. Pomocí implementace jednotlivých metod jsou získány výsledné hodnoty metod, které jsou pomocí rovnice koncentrace energie porovnány. Výsledné hodnoty jsou uvedeny v tabulkách a grafech z kterých lze vyčíst úspěšnost výsledku práce. Z práce lze vyčíst rozdíl mezi metodami a porovnání jejich výsledků. Díky tomu lze získat přehled o metodách vizualizace založených na gradientech.
|
|
|
Handwritten text recognition using a sliding window
Ďuriš, Denis ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with optical character recognition. It focuses on recognizing hand-written text. The theoretical introduction describes the methods used for optical character recognition and selected machine learning methods. Subsequently, the work describes two methods for making cutouts of characters, using a sliding window. Cutouts are used in training and testing datasets of machine learning models. The document includes methods to improve the accuracy of character recognition. The accuracy of the models is evaluated in conclusion. Charcters in cutouts are clasified by an automated recognition program.
|
|
|
Extrakce hlavního textu z webových dokumentů
Mrózek, Daniel ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá extrakcí hlavního textu z webových dokumentů ve formátu HTML. Jsou zde popsány již použité metody a jejich rozdělení. Praktická část se pak zabývá návrhem algoritmu pro detekci hlavního textu v HTML stránkách založeném na analýze především textových rysů stránky v kombinaci s vlastnostmi založených na pozici v dokumentu. Výsledná klasifikace je řešena pomocí vícevrstvé perceptonové sítě. Je zde rovněž popsána implementace navrhnutého algoritmu, postup při testování a prezentace zjištěných výsledků.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Žák, Jakub ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím vícevrstvých neuronových sítí na problém lokalizace lidského obličeje ve statickém obraze. Tato metoda má obecně dobré generalizační schopnosti a proto není nutné sestavovat složité modely analyzovaných dat. Je také rozebrána možnost využití neuronové sítě s pozměněnou architekturou.
|
host ::
RSS.