Search
Now showing items 1-5 of 5
Predicting novel drug-target interactions via deep learning techniques
Predikování nových drug-target interakcí pomocí deep learningu
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Peška, Ladislav
Date Issued: 2020
Date of defense: 03. 02. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Adam Frey Aim of this work was to develop a machine-learning model for a prediction of drug-target interactions. Inspired by previous state-of-the-art approaches, the work focuses on collaborative filtering methods and ...
Adam Frey Záměrem této práce bylo vyvinout model strojového učenı́ pro predikci in- terakcı́ mezi léky a bı́lkovinami v těle. Inspirována předchozı́mi metodami zaměřila se práce hlavně na metody typu ...
Adam Frey Záměrem této práce bylo vyvinout model strojového učenı́ pro predikci in- terakcı́ mezi léky a bı́lkovinami v těle. Inspirována předchozı́mi metodami zaměřila se práce hlavně na metody typu ...
Deep Learning For Implicit Feedback-based Recommender Systems
Deep learning pro doporučování založené na implicitní zpětné vazbě
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Peška, Ladislav
Date Issued: 2020
Date of defense: 16. 09. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Souhrn: Cílem výzkumu je zaměřit se na Recurrent Neural Networks (RNN) a jeho aplikaci na doporučení týkající se relací, která jsou posílena implicitní zpětnou vazbou od uživatelů a metadaty založenými na obsahu. Pro ...
The research aims to focus on Recurrent Neural Networks (RNN) and its application to the session-aware recommendations empowered by implicit user feedback and content-based metadata. To investigate the promising architecture ...
The research aims to focus on Recurrent Neural Networks (RNN) and its application to the session-aware recommendations empowered by implicit user feedback and content-based metadata. To investigate the promising architecture ...
Detekce střihů a vyhledávání známých scén ve videu s pomocí metod hlubokého učení
Detekce střihů a vyhledávání známých scén ve videu s pomocí metod hlubokého učení
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Lokoč, Jakub
Date Issued: 2020
Date of defense: 14. 09. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Vyhledávání ve videu představuje náročný problém s mnoha záludnostmi a dílčími problémy. Tato práce se zaměřuje na dva z těchto podproblémů, konkrétně na detekci střihů a textové vyhledávání. V případě detekce střihů bylo ...
Video retrieval represents a challenging problem with many caveats and sub-problems. This thesis focuses on two of these sub-problems, namely shot transition detection and text-based search. In the case of shot detection, ...
Video retrieval represents a challenging problem with many caveats and sub-problems. This thesis focuses on two of these sub-problems, namely shot transition detection and text-based search. In the case of shot detection, ...
Detection of malignant melanoma in histological sample using deep neural networks
Detekce maligního melanomu v histologickém preparátu pomocí hlubokých neuronových sítí
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Lokoč, Jakub
Date Issued: 2017
Date of defense: 20. 06. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: The aim of this thesis is to create a classification method for detection of ma- lignant melanoma in high-resolution digital images. Deep convolutional neural networks were used for this task. At first, a short overview ...
Graph data analysis using deep learning methods
Analýza grafových dat pomocí metod hlubokého učení
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Svoboda, Martin
Date Issued: 2019
Date of defense: 10. 06. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Cílem této práce je prozkoumat existující metody pro vytváření grafových embeddingů. Chceme reprezentovat vrcholy neorientovaných vážených grafů pomocí vektorů malé dimenze, taktéž označovaných jako embeddingy, a to za ...
The goal of this thesis is to investigate the existing graph embedding methods. We aim to represent the nodes of undirected weighted graphs as low-dimensional vectors, also called embeddings, in order to create a rep- ...
The goal of this thesis is to investigate the existing graph embedding methods. We aim to represent the nodes of undirected weighted graphs as low-dimensional vectors, also called embeddings, in order to create a rep- ...