Hledat
Zobrazují se záznamy 1-10 z 28
Maximizing Computational Power by Neuroevolution
Maximalizace výpočetní síly neuroevolucí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mráz, František
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 12. 09. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Echo state networks jsou speciálním typem rekurentních neuronových sítí. Nedávný výzkum ukázal, že výkon echo state networks je nejvyšší na přechodu mezi uspořádaným a chaotickým režimem, takzvané hranici chaosu. Tato práce ...
Echo state networks represent a special type of recurrent neural networks. Recent papers stated that the echo state networks maximize their computational performance on the transition between order and chaos, the so-called ...
Echo state networks represent a special type of recurrent neural networks. Recent papers stated that the echo state networks maximize their computational performance on the transition between order and chaos, the so-called ...
Neural networks for automatic speaker, language, and sex identification
Použití rekurentních neuronových sítí pro automatické rozpoznávání řečníka, jazyka a pohlaví
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Jurčíček, Filip
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 03. 02. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Název: Neuronové sítě pro automatické rozpoznávání řečníka, jazyka a pohlaví Autorka: Bich-Ngoc Do Katedra: Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí práce: Ing. Mgr. Filip Jurek, Ph.D., Ústav formální a aplikované ...
Title: Neural networks for automatic speaker, language, and sex identifica- tion Author: Bich-Ngoc Do Department: Institute of Formal and Applied Linguistics Supervisor: Ing. Mgr. Filip Jurek, Ph.D., Institute of Formal ...
Title: Neural networks for automatic speaker, language, and sex identifica- tion Author: Bich-Ngoc Do Department: Institute of Formal and Applied Linguistics Supervisor: Ing. Mgr. Filip Jurek, Ph.D., Institute of Formal ...
Forced Alignment via Neural Networks
Forced alignment pomocí neuronových sítí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Kofroň, Jan
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 16. 09. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Sledování videí s titulky v původním jazyce je jedním z nejúčinnějších způsobů výuky cizího jazyka. Zvýrazňování slov v okamžiku jejich vyslovení pomáhá synchronizovat vizuální a sluchové vnímání a zvyšuje efektivitu učení. ...
Watching videos with subtitles in the original language is one of the most effective ways of learning a foreign language. Highlighting words at the moment they are pronounced helps to synchronize visual and auditory ...
Watching videos with subtitles in the original language is one of the most effective ways of learning a foreign language. Highlighting words at the moment they are pronounced helps to synchronize visual and auditory ...
Rozpoznávání znaků v digitalizovaných matematických výrazech
Recongition of symbols in digitalized mathematical expressions
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Valla, Tomáš
Datum publikování: 2011
Datum obhajoby: 07. 09. 2011
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Cílem bakalářské práce je nalezení vhodných metod a algoritmů pro segmentaci textu a rozpoznávání symbolů pomocí umělých neuronových sítí. Nejdříve se práce věnuje základním principům umělého neuronu a umělých neuronových ...
This bachelor thesis focuses on finding suitable methods and algorithms for text segmentation and character recognition using artificial neural networks. Firstly, the thesis covers basic principles of artificial neuron and ...
This bachelor thesis focuses on finding suitable methods and algorithms for text segmentation and character recognition using artificial neural networks. Firstly, the thesis covers basic principles of artificial neuron and ...
Detection and analysis of polychronous groups emerging in spiking neural network models.
Detekce a analýza polychronních skupin neuronů v spikujících sítích.
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Brom, Cyril
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 29. 01. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Jak biologické struktury neuronových sítí reprezentují informace zůstává otevřenou otázkou. Stále více důkazů však naznačuje, že jsou neuronové sítě schopné vykazovat přesné a opakovatelné vzorce chování. Jednou z teorií, ...
How is information represented in real neural networks? Experimental results continue to provide evidence for presence of spiking patterns in network activity. The concept of polychronous groups attempts to explain these ...
How is information represented in real neural networks? Experimental results continue to provide evidence for presence of spiking patterns in network activity. The concept of polychronous groups attempts to explain these ...
Intelligent Interior Design - Style Compatibility of 3D Furniture Models using Neural Networks
Inteligentní návrh interiérů - Kompatibilita stylu 3D modelů nábytku pomocí neuronových sítí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mirbauer, Martin
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 03. 02. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Thesis title: Intelligent Interior Design - Style Compatibility of 3D Furniture Models using Neural Networks Author: Yuu Sakaguchi Abstract: Analysis of 3D shapes is a challenging task especially when it comes to measuring ...
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Semisupervizované hluboké učení v označování sekvencí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Šabata, Tomáš
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 16. 09. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Označování sekvencí ve strojovém učení je typ problému, který zahrnuje při- řazování označení jednotlivým členům sekvence. Pro tento typ problému dosáhlo hluboké učení dobrého výkonu. Jedna z nevýhod tohoto přístupu je ...
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 ...
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 ...
Klasifikace 3D objektů pomocí neuronových sítí
3D object classification using neural networks
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Křivánek, Jaroslav
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 10. 06. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Klasifikace 3D objektů pomocí neuronových sítí Bc. Miroslav Krabec Klasifikace 3D objektů se setkává s velkým zájmem v oblasti umělé in- teligence. Existuje mnoho různých přístupů využívajících umělé neuronové sítě k řešení ...
3D Object Classification Using Neural Networks Bc. Miroslav Krabec Classification of 3D objects is of great interest in the field of artificial intelligence. There are numerous approaches using artificial neural networks ...
3D Object Classification Using Neural Networks Bc. Miroslav Krabec Classification of 3D objects is of great interest in the field of artificial intelligence. There are numerous approaches using artificial neural networks ...
Object recognition using 3D convolutional neural networks
Rozpoznávání objektů pomocí 3D konvolučních neuronových sítí
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Lokoč, Jakub
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 20. 06. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Název: Rozpoznávání objektů pomocí 3D konvolučních neuronových sítí Autor: Jaroslav Moravec Katedra: Katedra softwarového inženýrství Školitel: RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D., Katedra softwarového inženýrství Abstrakt: S rychlým ...
Title: Object recognition using 3D convolutional neural networks Author: Jaroslav Moravec Department: Department of Software Engineering Supervisor: RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D., Department of Software Engineering Abstract: ...
Title: Object recognition using 3D convolutional neural networks Author: Jaroslav Moravec Department: Department of Software Engineering Supervisor: RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D., Department of Software Engineering Abstract: ...
Automatické generování realistického terénu pomocí technik strojového učení
Automated Generation of Realistic Terrain Using Machine Learning Techniques
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Surynek, Pavel
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 16. 06. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Název práce: Automatické generování realistického terénu pomocí technik strojo- vého učení Autor: Jakub Střelský Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Pavel Surynek, ...
Title: Automated Generation of Realistic Terrain Using Machine Learning Tech- niques Author: Jakub Střelský Department: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Supervisor: RNDr. Pavel Surynek, ...
Title: Automated Generation of Realistic Terrain Using Machine Learning Tech- niques Author: Jakub Střelský Department: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Supervisor: RNDr. Pavel Surynek, ...